Build your ultimate AI agent
课程介绍
您是否好奇，为什么像 Facebook 和 Google 这样的公司总能向您投放出偶尔会点击的"对胃口"的广告？在幕后，它们会运行复杂的机器学习模型，并利用丰富的用户数据，为每一位看到广告的用户预测点击率（CTR）。本课程将教您如何在 Python 中实现基础模型，帮助您借助机器学习更好地优化广告。通过真实的广告数据，您将学习如何进行特征工程、使用这些特征构建机器学习模型，并在 CTR 预测场景中评估模型。完成课程后，您将清楚地了解如何应用机器学习来提升广告效果。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
CTR 与基础技术入门
您之所以来到这一页，很可能是因为点击了一个链接。本章将介绍为什么点击率（CTR）是定向广告的核心指标，如何进行基础的 DataFrame 操作，以及如何使用机器学习模型来预测 CTR。
2
CTR 探索性数据分析
本章将奠定探索性数据分析（EDA）的基础。基于示例数据，您将使用 pandas 库查看列与数据类型、探索缺失数据，并通过哈希对分类特征进行特征工程。这些步骤在为更准确的 CTR 预测探索特征时都至关重要。
3
模型应用与改进
现在是更进一步的时候了。您将学习如何使用包括精确率和召回率在内的模型性能度量来回答现实问题，例如评估广告投放的 ROI。您还将了解改进这些评估指标的方法，如集成学习与超参数调优。
4
深度学习
广告活动的 CTR 会显著影响利润。本章将讲解如何利用深度学习来降低风险。您将重点学习多层感知机（MLP）和神经网络模型，并了解它们如何捕捉变量之间的复杂关系，从而更准确地预测 CTR。最后，您将探索如何将超参数调优与正则化的基础方法应用于分类模型。
用 Python 预测 CTR 的机器学习实战
课程完成
