成为 AI 产品经理
刘海丰
京东高级架构师
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01 | 行业视角:产品经理眼中的人工智能
02 | 个人视角:成为AI产品经理,要先搞定这两个问题
04 | 过来人讲:成为AI产品经理的两条路径
课程目录
已完结/共 38 讲
开篇词 (1讲)
开篇词 | 你好,产品经理!你的未来价值壁垒在哪儿?
知己知彼,AI和AI产品经理 (4讲)
01 | 行业视角:产品经理眼中的人工智能
02 | 个人视角:成为AI产品经理,要先搞定这两个问题
03 | 技术视角:AI产品经理需要懂的技术全景图
04 | 过来人讲:成为AI产品经理的两条路径
项目管控能力篇 (3讲)
05 | 通过一个 AI 产品的落地,掌握产品经理工作全流程
06 | AI 模型的构建过程是怎样的?(上)
07 | AI模型的构建过程是怎样的(下)
算法技术能力篇 (11讲)
08 | 算法全景图:AI产品经理必须要懂的算法有哪些?
09 | K近邻算法:机器学习入门必学算法
10 | 线性回归:教你预测,投放多少广告带来的收益最大
11 | 逻辑回归:如何预测用户是否会购买商品?
12 | 朴素贝叶斯:让AI告诉你,航班延误险该不该买?
13 | 决策树与随机森林:如何预测用户会不会违约?
14 | 支持向量机:怎么预测股票市场的涨与跌?
15 | K-means 聚类算法:如何挖掘高价值用户?
期中答疑 | AI产品经理热门问题答疑合集
期中周测试题 ,你做对了吗?
16 | 深度学习:当今最火的机器学习技术,你一定要知道
模型评估能力篇 (9讲)
17 | 模型评估:从一个失控的项目看优秀的产品经理如何评估AI模型?
18 | 核心技能:产品经理评估模型需要关注哪些指标?
19 | 模型性能评估(一):从信用评分产品看什么是混淆矩阵?
20 | 模型性能评估(二):从信用评分产品看什么是KS、AUC?
21 | 模型性能评估(三):从股价预测产品看回归算法常用的评估指标
22 | 模型稳定性评估:如何用PSI来评估信用评分产品的稳定性?
春节加餐1 | 用户增长模型:怎么利用AI技术判断新渠道性价比?
春节加餐2 | 一次答疑,带你回顾模型评估的所有基础概念
23 | 模型监控:产品经理如何建设算法模型监控指标体系?
AI项目实践篇 (6讲)
24 | 推荐类产品(一):推荐系统产品经理的工作职责与必备技能
25 | 推荐类产品(二):从0打造电商个性化推荐系统产品
26 | 预测类产品(一):用户复购意向预测的底层逻辑是什么?
27 | 预测类产品(二):从0打造一款预测用户复购意向的产品
28 | 预测类产品(三):从0打造一款“大白信用评分产品”
29 | 自然语言处理产品:从0打造一款智能客服产品
认知升级篇 (2讲)
30 | AI产品经理,你该如何提升自己的价值?
31 | AI产品经理面试,这些问题你必须会答!
结束语 (2讲)
结束语 | 唯一不变的,就是变化本身!
期末考试 | “AI产品经理”100分试卷等你来挑战!
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13 | 决策树与随机森林:如何预测用户会不会违约?

你好,我是海丰。
今天,我们要讲决策树与随机森林。决策树是一种基础的分类和回归算法,随机森林是由多棵决策树集成在一起的集成学习算法,它们都非常常用。
这节课,我就通过决策树预测用户会不会违约的例子,来给你讲讲决策树和随机森林的原理和应用。

如何理解决策树?

很多人都有过租房子的经历,那你是怎么决定要不要租一个房子的呢?你可以先想一想,我先把我的做法说一下,我会先判断房子的位置,再看价格,最后看装修。
更具体点来说,我只会选择离公司近的房子,比如说 5 公里以内的或者通勤时间在 40 分钟以内的。其次,如果价格便宜,不管装修得好不好我都租,如果价格贵那我就要看装修情况,装修好就租,装修不好就不租。
这就是一棵典型的决策树:对于租房子这个问题,我根据距离、价格、装修这几个条件 ,对一个房子进行了判断,最后得到一个解决结果,就是这个房子我是租或者不租。下图就是这棵决策树的示意图。
我们可以看到,决策树(Decision Tree)就是一种树形结构的算法,上面的节点代表算法的某一个特征(如距离、价格),节点上可能存在多个分支,每一个分支代表的是这个特征的不同种类(如距离远、距离近),最后的叶子节点代表最终的决策结果(如租、不租)
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01 | 行业视角:产品经理眼中的人工智能
02 | 个人视角:成为AI产品经理,要先搞定这两个问题
04 | 过来人讲:成为AI产品经理的两条路径
11 | 逻辑回归:如何预测用户是否会购买商品?
12 | 朴素贝叶斯:让AI告诉你,航班延误险该不该买?
20 | 模型性能评估(二):从信用评分产品看什么是KS、AUC?
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精选留言(10)

  • Jove
    Bagging处理分类问题一般用投票法,处理回归问题一般用平均法
    Boosting对错误分类样本加权训练,对弱分类器中误差小的增大权重
    2021-01-11
    5
  • 橙gě狸
    商品或商户排序,利用gbdt输出item的点击概率,并根据概率排序
    2021-01-14
    3
  • 小太白
    案例:依据特征标签的用户分类,用决策树冷启动,后续用随机森林提高性能和效果。
    2021-03-17
    2
  • Rosa rugosa
    如信贷风控,疾病识别,购房意向项目可能会用到决策树,随机森林或升级算法
    2021-03-12
    1
  • 张章鱼
    怎么最终得出决策结果是否违约的呢?
    2022-01-07
  • 甄凡
    为什么把有房下面的分支都减了呢,,有房产就不违约?没看懂
    2021-11-15
  • 赖赖
    基恩系数的讲解链接无法打开
    2021-10-09
  • Fay Chen
    为什么房产案例中,决策树“无房”下“性别”要分“好”“不好”?
    2021-06-27
    1
  • Coscamy DD
    如通过智能外呼判断用户意向:通过多个问题树形判断关系,判断用户的意向。
    2021-04-26
  • Rosa rugosa
    老师好,案例中有些没看明白的地方如下
    1,案例中性别特征的 Gini 系数怎么计算的?
    2,案例中年龄的分类方式有三种是哪三种?
    2021-03-12
    1
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