哈喽，大家好哇～
大概从今年的五一回来，这个课程就开始筹备，和其他大厂的两位朋友一起打磨细节，从各个方向进行整理和优化~
参数调优实战，整个课程会从欠拟合、过拟合、评价指标和数据处理出发，逐步进入传统机器学习、深度学习、CTR 预估、时间序列、推荐排序、NLP、计算机视觉、异常检测和自动化调参~
整整50个章节！~
大家先看目录：
对于这门课程，最终要解决的，不是“某个参数一般设多少”，而是面对新的数据和模型时，你仍然知道该先看什么、为什么这样调，以及怎样证明改动确实有效。
其中，每章都有独立代码目录，适合边读边验证，也方便回到具体章节继续练习。
15 个互动实验
通过参数切换、训练过程演示、指标对比、实验记录和完整代码，观察参数变化带来的收益与代价~
互动实验最适合用来比较趋势，而不是追求模拟数据上的极限分数。
进入实验后，大家可以先观察推荐配置，再尝试一个明显偏小和一个明显偏大的参数组合，比较训练指标、验证指标、稳定性和成本。使用“实验记录”保留不同组合，最后展开完整代码，把选中的参数带回本地。
目前，给到大家一个40的优惠券，只有100个名额，建议大家尽快拿到手~
扫码即可：
答疑和笔记
在学习过程中，最重要的两方面痛点：
答疑
笔记
答疑，大家可以随时提问，我会在平台给大家整理好，让你清晰、快速搞懂。
笔记，可以在平台直接记笔记，甚至可以在课程中进行记笔记，一套流程，非常高效完成~
针对各个方面，都为大家提供了详细的回复，总有能够帮助到大家的方面！~
所有课程，目前已经更新的内容有：
欢迎加入学习，持续进步！~
未来，会有更多超级干货带给大家~
想要加入学习空间的同学，可以后台回复【学习空间】，群里会发一篇大额优惠券~
分为，年度会员、五年和终身会员~
课程学习 & 随时提问，我都会给大家详细的整理，解决你的问题，欢迎加入~