TA的每日心情 | 擦汗
2020-9-7 04:17 |
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签到天数: 5 天 [LV.2]小吧熟人
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课时01.推荐系统基础介绍.avi7 U8 c3 R: ]% V9 u! d1 _1 D
课时02.推荐系统的关键元素和思维模式.avi
; O* G B! B$ `课时03.推荐算法的主要分类.avi
0 c: b) t9 I* X" _课时04.推荐系统常见的问题.avi/ @* m4 T4 K& E' ~4 o, n
课时05.推荐系统效果评测.avi) y, o; R; z- c6 I3 w2 B; j8 f! B
课时06.推荐系统涉及的数学知识.avi
6 j r$ \2 s' e& l* I: a! E课时07.推荐系统涉及的概率统计知识.avi4 l2 X7 v6 P4 \) i; @# c* i- P
课时08.小案例讲解.avi
! Z) o/ i- c5 d$ p8 Q课时09.协同过滤的数学知识之最小二乘法.avi
+ X8 z$ w5 p/ r! D课时10.协同过滤的数学知识之梯度下降法.avi* i! f& R+ t: \$ G. I6 \$ n
课时11.协同过滤的数学知识之余弦相似度.avi
+ h/ U- { z1 k4 u. K- ?课时12.什么是user-based的协同过滤.avi. K! h: Q/ R: |4 u) I k
课时13.基于Spark实现user-based协同过滤.avi+ W! J D1 {& Q" F$ r2 _3 h
课时14.什么是item-based协同过滤.avi
. G! ]1 M8 O8 r& s4 `课时15.基于Spark实现item-based协同过滤.avi8 ~+ i2 [& P$ n/ d9 c2 S& _6 F0 S
课时16.基于模型的协同过滤.avi9 P Z+ B0 S# G' O* i2 h
课时17.基于矩阵分解模型的两种算法之SVD和PMF.avi
; b! I5 b$ o$ e/ z; a课时18.缺失值填充.avi% \: b& I9 V) e- e) ]9 X. Y
课时19.ALS 算法原理.avi
% p! C" ^' C- f课时20.ALS 算法在Spark上的实现.avi+ b5 Y, s6 o' x1 g$ e4 i# i
课时21.ALS 算法在 Spark 上的源码分析.avi- c8 k0 F. N% H" w- b1 `4 V
课时22.项目需求分析 技术分解 模块设计.avi
! w c0 i, k; n6 q* [9 V- U3 \课时23.开发环境搭建.avi- r5 V' K: |+ ]) X0 z" C
课时24.环境问题 工具问题 版本问题.avi
: w- E! b2 ^, K$ x# W9 z& y课时25.VUE+ElementUI简单入门.avi
& a5 D/ |3 E8 N1 j& X3 k$ c课时26.用户访问页面实现.avi* ?' W8 V3 x; K1 C* _- _5 z% a
课时27.AB Test 控制台页面上.avi
. Q) O; ~& [6 V& S5 Q课时28.AB Test 控制台页面下.avi
& n X. Q" g+ U4 \课时29.数据上报上.avi
# u' e% r5 u. O& P! ~# w4 e( f. w课时30.数据上报下.avi
4 \" ], h& a P6 V' z课时31.日志清洗和格式化数据上.avi* x1 ~! W; e. L; F
课时32.日志清洗和格式化数据中.avi, ?- z, J: X# c
课时33.日志清洗和格式化数据下.avi
& {- J3 K* `1 P$ I9 |1 s课时34.分析用户行为和商品属性.avi( Z9 `6 k2 H# Z6 v( ~- c
课时35.基于用户行为构建评分矩阵.avi" A' {7 A& M' g+ T0 m% C( j2 Y
课时36.离线推荐之基于用户角度召回策略筛选候选集上.avi
! R. i8 N8 \8 ~, T. V& @课时37.离线推荐之基于用户角度召回策略筛选候选集下.avi
% v) u8 F6 j$ }; f, E7 I4 G课时38.离线推荐之基于物品角度召回策略筛选候选集上.avi7 p) o* B" @; ~$ Z/ X* r7 G" V u2 T
课时39.离线推荐之基于物品角度召回策略筛选候选集下.avi r& W7 r' k: w. J/ y& Q
课时40.离线推荐之写特征向量到HBase.avi
# d4 }2 q) }3 V- t b* x课时41.离线推荐之基于模型的排序.avi
: J0 }8 K6 l$ b* D课时42.实时推荐之Storm解析用户行为.avi5 x2 `$ X0 d+ Y9 u' e9 v
课时43.实时推荐之通过FTRL更新特征权重-原理.avi
. \; S4 S5 r) S. B& }8 ~, h) i' k9 g课时44.实时推荐之通过FTRL更新特征权重-代码实现.avi
9 ]8 F5 x# D4 G课时45.离线推荐和实时推荐项目梳理.avi' n: V* L/ v$ f: D, h0 W
课时46.数仓ODS和DWD层搭建.avi
9 J. \% B) Z, T课时47.搭建用户行为日志数据仓库.avi
4 w+ v: n6 i7 h( M课时48.利用外部分区表存储用户行为.avi
+ a& u# t$ \' _7 D$ h课时49.AB Test.avi, w2 T' L7 y9 v& N3 K! `5 S. B
课时50.AB Test的分流管理.avi
0 E+ Q- g# y3 e9 J课时51.搭建AB Test 实验控制台上.avi6 Y3 g& a8 W/ u% k$ E) F- X
课时52.搭建AB Test 实验控制台下.avi t i. z# }3 `; {' y5 C$ {
课时53.常用评测指标.avi
, K0 u6 t# n/ z; x w课时54.基于Apriori的关联算法.avi; u1 ~7 Y, U7 G
课时55.基于Spark实现Apriori算法上.avi
9 H$ O) L M+ K8 ?& y3 D课时56.基于Spark实现Apriori算法下.avi
- h _' C& e. a+ \课时57.基于FP-Growth的关联算法.avi. ^- s' W2 }0 y0 b: z+ H# N) v
课时58.基于Spark实现FP-Growth算法.avi
- T; U5 ], i. {$ t3 f7 V' @课时59.RBM神经网络.avi
# L2 V7 }; t+ u课时60.CNN卷积神经网络.avi
. Z# E0 D" \4 q课时61.RNN循环神经网络.avi
8 Y% E: [# l1 C& W; Q" Q& I课时62.文本向量化.avi
/ f& O' E: E1 K) L( P# S8 Z9 z. B; n2 q课时63.基于Spark实现TF-IDF.avi
/ h" h, I, G: Q5 P: L( f课时64.成品效果展示.avi
. q# {3 n7 {, k素材源码.rar
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$ G( u5 R8 R9 [0 g+ H! T# C下载地址:犊斜鸥菸茡 |
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窥视卡
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发表于 2020-12-31 04:06:00
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发表于 2020-12-31 06:41:52
发表于 2020-12-31 09:37:18