开篇词 (1讲)

开篇词|开发者为什么要从实战出发学机器学习?

时长 13:34
准备篇 (4讲)

01|打好基础:到底什么是机器学习?

时长 20:39

02|工具准备:安装并使用Jupyter Notebook

时长 17:50

03|实战5步(上):怎么定义问题和预处理数据?

时长 21:41

04| 实战5步(下):怎么建立估计10万+软文点击率的模型?

时长 22:46
业务场景闯关篇 (14讲)

05 | 数据探索:怎样从数据中找到用户的RFM值?

时长 16:25

06 | 聚类分析:如何用RFM给电商用户做价值分组画像?

时长 20:46

07|回归分析:怎样用模型预测用户的生命周期价值?

时长 22:42

08 | 模型优化(上):怎么用特征工程提高模型效率?

时长 30:50

09|模型优化(中):防止过拟合,模型也不能太精细

时长 20:56

10|模型优化(下):交叉验证,同时寻找最优的参数

时长 20:12

11|深度学习(上):用CNN带你认识深度学习

时长 27:26

12|深度学习(中):如何用RNN预测激活率走势?

时长 22:24

13|深度学习(下):3招提升神经网络预测准确率

时长 22:21

14|留存分析:哪些因素会影响用户的留存率?

时长 20:28

15|二元分类:怎么预测用户是否流失?从逻辑回归到深度学习

时长 18:32

16|性能评估:不平衡数据集应该使用何种评估指标?

时长 25:41

17|集成学习:机器学习模型如何“博采众长”?

时长 23:17

18 | 增长模型:用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体

时长 24:33
持续赋能篇 (3讲)

19 | 胸有成竹:如何快速定位合适的机器学习算法?

时长 22:47

20 | 模型部署:怎么发布训练好的机器学习模型?

时长 20:35

21|持续精进:如何在机器学习领域中找准前进的方向?

时长 24:26
结束语 (2讲)

一套习题,测出你对机器学习的掌握程度

时长 00:39

结束语 | 可以不完美,但重要的是马上开始
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时长 10:01

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