电商业务中的五大机器学习问题！
机器学习正在从曾经的“科幻”，走向大众生活，比如：高铁站的人脸识别系统、小区门口的无人化测量体温，还有这些年很火的自动驾驶，再到电商的精准推荐系统...等等，背后都是机器学习。今天就以电商业务场景为例，聊聊机器学习在业务上的赋能。
可以说，在这个大数据和人工智能快速发展的今天，掌握机器学习，你就比 80% 的人更具备竞争优势，成为你主技能外，一项新的“保命”技能。
当然，机器学习听着就很难，挺劝退的。尤其这几年，机器学习领域充斥着各种听起来狂拽酷炫的新玩意儿，你可能买了很多入门书籍，也收藏了网上各种 AI 大拿的视频教程，却发现面对一堆经典资料，根本无从下手。
这也确实是机器学习新人最大的问题，除此之外，还有各种坑：
有论文的坑，模型的坑，各种资料里充斥着看一眼就劝退人、繁杂的机器学习算法；
耗费了大量的心力和时间也没做出成果，和加入一个真正能做出东西的团队或跟随真正的牛人学习相比，速度慢了 10 倍不止；
理论是知道了，但没有结合真实的业务场景，遇到实际问题了仍不知怎么去做；
……
机器学习算法的冰山一角????
这样下去不仅绕弯路，白白浪费时间，甚至会直接被吓得劝退。
有没有办法避免弯路，快速入门机器学习？
我的经验，千万上来就开始硬啃经典教程。最直接有效的方法，就是在“做中学” —— 从动手做实际项目开始，配合一套完整的知识体系，辅助以案例，不仅能够让你快速入门机器学习，还能掌握它的精髓。
能做到这一点的学习资料，并不多。很难得，最近看了黄佳写的《零基础实战机器学习》专栏，就是基于入门机器学习初学者的痛点问题，结合真实业务场景的项目，通过“实战闯关”的方式，让你轻松入门机器学习。而且手把手教你针对项目，搜寻合适的算法，找到最合适的包来完成项目。
看了更新的几篇，可以说，理论体系化，且兼具实践，做到了深入浅出。对于最痛苦的算法的原理和具体用法，对步骤的描述也非常详细。每一步都有代码、有注释、有输出、有结果，只要你有点编程经验，学习起来都是毫无压力的。
完整跟下来，你还能获得一个从「具体问题 → 找合适的算法 → 定位所需工具」这一套的完整知识图谱。
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说到「黄佳」，他是机器学习、云计算、 SAP 专家。在机器学习领域，绝对是名副其实的行业顶尖大佬。
他曾出版《零基础学机器学习》《 SAP 程序设计》等多部受读者好评的 IT 书籍。更值得一提的是，《零基础学机器学习》被 10 多家高校和职业学院选为教材，这权威性就不用多说了。
他还是埃森哲新加坡公司资深顾问，深耕数据科学领域多年，参与过政府部门、银行、电商、能源等多领域大型项目，对数字智能化项目如何落地有深刻的思考和丰富的经验。除了知识、技术原理的介绍，还有解决问题的思路、学习方法论的指导。
这样的大佬能来开课，把自己的心法毫不保留的分享出来，让普通人都可以接触到，学习到，真的是多少钱都买不到的。何况机器学习还没有达到批量化流水生产的阶段，一个好的“老师傅”比自学效果好很多。
再说说为什么推荐这个专栏。
也许你会问，机器学习领域的文献论著已经汗牛充栋，这个专栏和它们的区别又在哪里呢？
我的读后体验，用一句话来总结就是“高效、轻松、细节满分”，花 20% 的力气，就能搞懂机器学习 80% 的算法。
真正的干货绝对不是纸上谈兵。20 年的 IT 从业经验，让他能把复杂的算法原理讲的通俗易懂。并结合真实的业务场景，让你真正“做中学”，快速入门机器学习。
具体点说，专栏分 3 个核心模块。
第一个模块：准备篇
在这个模块，首先介绍了机器学习究竟是什么；然后，手把手带你部署一个机器学习项目的开发环境；最后，通过一次简单的机器学习线性回归实战，也就是预测软文点击率，教你机器学习的实战 5 步。
第二个模块：业务场景闯关篇
这个部分结合“易速鲜花”这个网络鲜花速递平台的电商场景，设置了获客关、变现关、激活关、留存关、裂变关 5 大关卡。就算没接触过运营场景，也能够完全理解。而且在学机器学习的同时，你还能学到运营的技巧，可谓一举两得。
除了实用的机器学习 9 大算法，真实电商业务场景 5 阶段实战等，这些硬核系统的内容，还有轻松有趣的闯关式学习体验，在实战中就能理解如何利用机器学习基础知识和算法解决实际问题。
第三个模块：持续赋能篇
你可能会觉得机器学习的发展日新月异，如果这门课里讲的这9大算法，以后不流行了怎么办呢？一方面，我会把一些机器学习算法的实用知识和学习技巧放到这个模块中；另一方面，我也会不定期地讲解一些最新的落地的算法，持续为你赋能。
最后再和大家强调一下：
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说了这么多，一句话：机器学习应用真的很广，用起来也不难。如果你也希望自己快速的上手机器学习、把握机器学习的内涵，这个课程无疑是你进阶的绝佳选择。
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