你将获得
- 轻松入门机器学习的路线图
- 真实电商业务场景五阶段实战
- 9 大实用的机器学习算法
- 揭秘机器学习应用的底层逻辑
课程介绍
毋庸置疑,机器学习是这个时代的热点,聊天机器人、人脸识别、自动驾驶、大型电商的精准推荐系统的背后都是机器学习。不仅如此,机器学习还能解决很多工作或者生活上的问题,比如提高垃圾邮件分类器的效率,比如预测明年白菜是不是会涨价等等。
机器学习堪称是从数据中挖掘价值的万金油,它的算法库已经非常成熟了,按理说机器学习应该是人人都能用得上的技术,可事实上很多人在入门机器学习时,总面临着这样的问题:
- 听到机器学习就觉得它的算法很难,望而却步。
- 想去学机器学习,可市面上的学习资料里都是大量算法的推导解析,看都看不懂,怎么学?
- 在一些机器学习资料中,虽然理论和实践内容搭配很合理,但案例离自己真实的应用场景比较远,学了遇到实际问题了还是不会做。
其实,如果你定位自己是机器学习的应用者,而不是机器学习算法的研究者的话,那么你根本就没有必要去死磕算法的推导细节,你只需要从做中学就行了,也就是从做实际项目开始,在项目中去理解算法的原理,学会把算法模型灵活地运用到一个一个的具体场景之中。
为此,我们特意邀请到了黄佳老师,他根据自己从业多年后半路出家机器学习的丰富经验,梳理出了一套小白快速入门机器的方法论,帮助你零基础搞懂机器学习。同时,他还会手把手带你完成一个运营场景下的机器学习闯关,让你在真实的业务场景下,真正理解机器学习算法应用的诀窍,学会用机器学习的技术去解决你的业务问题,真正把机器学习用起来。
课程目录
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?.mp3
准备篇 (4讲)
- 01|打好基础:到底什么是机器学习?.mp3
- 02|工具准备:安装并使用Jupyter Notebook.mp3
- 03|实战5步(上):怎么定义问题和预处理数据?.mp3
- 04| 实战5步(下):怎么建立估计10万+软文点击率的模型?.mp3
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?.mp3
- 06 | 聚类分析:如何用RFM给电商用户做价值分组画像?.mp3
- 07|回归分析:怎样用模型预测用户的生命周期价值?.mp3
- 08 | 模型优化(上):怎么用特征工程提高模型效率?.mp3
- 09|模型优化(中):防止过拟合,模型也不能太精细.mp3
- 10|模型优化(下):交叉验证,同时寻找最优的参数.mp3
- 11|深度学习(上):用CNN带你认识深度学习.mp3
- 12|深度学习(中):如何用RNN预测激活率走势?.mp3
- 13|深度学习(下):3招提升神经网络预测准确率.mp3
- 14|留存分析:哪些因素会影响用户的留存率?.mp3
- 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.mp3
- 16|性能评估:不平衡数据集应该使用何种评估指标?.mp3
- 17|集成学习:机器学习模型如何“博采众长”?.mp3
- 18 | 增长模型:用XGBoost评估裂变海报的最佳受众群体.mp3
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?.mp3
- 20 | 模型部署:怎么发布训练好的机器学习模型?.mp3
- 21|持续精进:如何在机器学习领域中找准前进的方向?.mp3
结束语 (2讲)
- 一套习题,测出你对机器学习的掌握程度.mp3
- 结束语 | 可以不完美,但重要的是马上开始.mp3
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