零基础实战机器学习 | 完结

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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。

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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。

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    比如,你在用 Dubbo 设计功能、代码编写、问题排查时一定会有这样的问题:

    该怎么快速掌握 Dubbo 框架体系和丰富特性呢?
    Dubbo 的知识点我都看了,为什么实际应用就想不到呢?
    Dubbo 某些特性我也知道,但为什么需要这样的特性呢?
    看到 Dubbo 各种底层报错,如何反推用哪些特性解决呢?

    专栏分为 4 个模块:

    如果你是初学者,掌握好基础篇就能应付日常开发实践;
    如果你是有 Dubbo 基础的开发者,掌握特色篇基本上可以在实战中横着走;
    如果你对自己有更高要求,掌握了源码篇,你可以称得上 Dubbo 高手;
    如果你能在拓展篇中活学活用前面的知识,就能成功晋级 Dubbo 宗师。

    基础篇:用一张 Dubbo 的总体架构图串联日常的开发流程,勾勒对 Dubbo 数十个基础知识点的整体印象,并用视频形式梳理 Dubbo 日常开发必须掌握的基础特性,查漏补缺。

    特色篇:以真实案例为背景,逐步分析、推导出需要的技术手段,灵活应用框架中的高级特性来解决实际问题,深入理解高级特性之余,提高利用高级特性开发通用产品功能的能力。

    源码篇:通过源码的学习,知其然,知其所以然,站在框架设计者的角度,体会 Dubbo 框架每个机制设计的亮点所在,锻炼对 Dubbo 掌握的纵向深度。

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    在前端性能监控项目中,陷入前端性能就是浏览器问题的误区,不懂监控 HTTP 加载资源或者数据 API 导致的性能问题;

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