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大数据技术之机器学习和推荐系统实战教程2019年

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发表于 2019-5-27 17:52:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
├─1.笔记
│      1_推荐系统简介.pdf
│      2_数学基础.pdf
│      3_机器学习基础.pdf
│      4_机器学习模型.pdf
│      5_推荐系统算法详解.pdf
│      6_电影推荐系统设计.pdf
│      jupyter notebook安装使用.docx
│      Python简单教程.docx
│      尚硅谷大数据技术之电影推荐系统.pdf
│      
├─2.资料
│      01_工具
│      02_扩展学习资料
│      
├─3.代码
│      01_算法代码_JupyterNotebook
│      02_项目代码_MovieRecommendSystem
│      
└─4.视频
    │  000_机器学习和推荐系统_课程简介.wmv
    │  
    ├─I_理论
    │      001_推荐系统简介_概述.wmv
    │      002_推荐系统简介_推荐系统算法简介.wmv
    │      003_推荐系统简介_推荐系统评测.wmv
    │      004_机器学习入门_数学基础(上).wmv
    │      005_机器学习入门_数学基础(下).wmv
    │      006_机器学习入门_机器学习概述.wmv
    │      007_机器学习入门_监督学习(上).wmv
    │      008_机器学习入门_监督学习(中).wmv
    │      009_机器学习入门_监督学习(下).wmv
    │      010_机器学习模型和算法_python简介.wmv
    │      011_机器学习模型和算法_python基础语法(上).wmv
    │      012_机器学习模型和算法_python基础语法(下).wmv
    │      013_机器学习模型和算法_线性回归(上).wmv
    │      014_机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现(上).wmv
    │      015_机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现(下).wmv
    │      016_机器学习模型和算法_线性回归(下).wmv
    │      017_机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现.wmv
    │      018_机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现.wmv
    │      019_机器学习模型和算法_K近邻.wmv
    │      020_机器学习模型和算法_K近邻代码实现(上).wmv
    │      021_机器学习模型和算法_K近邻代码实现(中).wmv
    │      022_机器学习模型和算法_K近邻代码实现(下).wmv
    │      023_机器学习模型和算法_逻辑回归(上).wmv
    │      024_机器学习模型和算法_逻辑回归(下).wmv
    │      025_机器学习模型和算法_决策树.wmv
    │      026_机器学习模型和算法_K均值聚类.wmv
    │      027_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现(上).wmv
    │      028_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现(下).wmv
    │      029_推荐系统_推荐系统算法详解(一).wmv
    │      030_推荐系统_推荐系统算法详解(二).wmv
    │      031_推荐系统_推荐系统算法详解(三).wmv
    │      032_推荐系统_TF-IDF算法代码示例.wmv
    │      033_推荐系统_推荐系统算法详解(四).wmv
    │      034_推荐系统_推荐系统算法详解(五).wmv
    │      035_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现(上).wmv
    │      036_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现(下).wmv
    │      
    └─II_电影推荐项目
            037_电影推荐系统_项目系统设计(上).wmv
            038_电影推荐系统_项目系统设计(中).wmv
            039_电影推荐系统_项目系统设计(下).wmv
            040_电影推荐系统_项目框架搭建.wmv
            041_电影推荐系统_数据加载模块(一).wmv
            042_电影推荐系统_数据加载模块(二).wmv
            043_电影推荐系统_数据加载模块(三).wmv
            044_电影推荐系统_数据加载模块(四).wmv
            045_电影推荐系统_数据加载模块(五).wmv
            046_电影推荐系统_统计推荐模块(上).wmv
            047_电影推荐系统_统计推荐模块(中).wmv
            048_电影推荐系统_统计推荐模块(下).wmv
            049_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(上).wmv
            050_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(中).wmv
            051_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(下).wmv
            052_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取(上).wmv
            053_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取(下).wmv
            054_电影推荐系统_实时推荐模块(一).wmv
            055_电影推荐系统_实时推荐模块(二).wmv
            056_电影推荐系统_实时推荐模块(三).wmv
            057_电影推荐系统_实时推荐模块(四).wmv
            058_电影推荐系统_实时推荐模块(五).wmv
            059_电影推荐系统_实时推荐模块测试.wmv
            060_电影推荐系统_基于内容推荐模块(一).wmv
            061_电影推荐系统_基于内容推荐模块(二).wmv
            062_电影推荐系统_基于内容推荐模块(三).wmv
            063_电影推荐系统_基于内容推荐模块(四).wmv
            064_电影推荐系统_实时系统联调测试(上).wmv
            065_电影推荐系统_实时系统联调测试(下).wmv
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DDDDDDDDDDDDDDDDD

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哈哈哈啊啊

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发表于 2019-12-5 09:54:16 | 显示全部楼层
万一呢,能用上呢!
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