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APP
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2021-10-11
《零基础实器学习》课程介绍
讲述：
时长22:43大小20.80M
你好，我是欢迎来到零基础实器学习。
首先，恭喜你闯过了所有的业务关卡，我们即将开启这个课程的第三个模块：持续
篇，这也是我们的最后一个模块。面的动手实战过程中，相信你已经对机器学习中的
多种算法胸有成竹了！
那么这儿先回顾一下我们一起学习了哪些算法。
在获客关，我们用RFM值给用户做了分组。其中，我们学习了无监督学习中聚
在获客关，我们用RFM值给用户做了分组。其中，我们学习了无监督学习中聚
类算法，这也是我们这个课程中唯一一个监督学习之外的算法。在变现关，我们预测了用
这也是我们这个课程中唯一一个监督学习之外的算法。在变现关我们预测了用
户生命周期价值LTV，并讲解了各种模型优化方式。在此过程中，我们学习了线性回归、
决策树和随机森林算法。
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在激活关的深度学习部分，我们学习了如何用CNN网络对分类；并用RNN网络处
理了时序数据，预测App的激活数。在留存关预测用户是否会流失的部分，我们通过逻辑
回归算法和深度学习中的DNN网络解决了二元分类问题。在裂变关，我们评估了裂变海
报的最佳受众群体。在这个实战中，我们用XGBoost这种集成学习方法完成了多元分
类。
当然，面对机器学习这个深度全然不可测的海洋，我们在这个课程中使用过的算法只是沧
海一粟。不过，我们所选择的这9种算法，是在机器学习阶段中最为常用、也最为实
用的算法，它们不仅能有效地帮助我们解决诸多实际问题，也能为我们在机器学习领域进
一步的钻研打下坚实的基础。只要用好了这9种算法，面对需要分析和挖掘的数据，你已
经就拥有了9种非常强大的，可以开始战斗了。
那么，你可能会疑惑：面对新的问题以及需要分析、挖掘的数据，如何快速的定位最合适
的算法呢？这是一个很好的问题，同时也是一个很大的课题，而且这个问题也没有直接且
确定的答案。不过，今天这一讲，我会试着根据我的经验和知识，给你总结一些简单的原
则。
在接下来的介绍中，我们的算法覆盖范围并不仅限于课程中的9个算法，也会涉及其它一
些算法，如果有些算法让你觉得陌生，你可以自己进行一些有哪些信誉好的足球投注网站。
在这里我先给出一个guideline：我们可以从问题本身、的类型、数据集的大小、特征
的数量、计算时间的要求、以及模型的可解释性这些方面，来比较和选择算法。
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从问题的类型开始
要选择合适的算法，我们首先还是要回到问题本身。把问题定义好，并明确你要解决的目
标，是选择算法的前提。
如果你的目标是对有的数据进行预测或分类，那么你就需要从监督学习算法中进
行选择；如果你的目标是从没有的数据中挖掘出一些信息，
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