TA的每日心情 | 擦汗
2020-9-7 04:17 |
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课时01.推荐系统基础介绍.avi
5 S4 C3 c/ u3 k1 K+ E& `- _课时02.推荐系统的关键元素和思维模式.avi
& A$ B" |& M1 d+ R8 u6 {课时03.推荐算法的主要分类.avi- t9 o: R) t9 O- s
课时04.推荐系统常见的问题.avi
; J4 g6 }0 N, n- ?! w: \课时05.推荐系统效果评测.avi# _+ m( T' q5 b' `
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; h' h6 v: X4 y7 r. |0 ]9 s% `课时07.推荐系统涉及的概率统计知识.avi
; D# E) F; [/ Q) }' {0 P课时08.小案例讲解.avi
9 V5 {3 V' g, r! k+ K课时09.协同过滤的数学知识之最小二乘法.avi
8 u+ [: t) r0 w+ J* e+ ]7 G课时10.协同过滤的数学知识之梯度下降法.avi
# j+ y2 n' O9 T# m- L. V课时11.协同过滤的数学知识之余弦相似度.avi
9 y2 H( X1 ?. o3 m" W3 H# M" F课时12.什么是user-based的协同过滤.avi
) M6 O& N/ D7 ?) Y+ ?3 u: c课时13.基于Spark实现user-based协同过滤.avi: |1 u. F' ?# Y& l" | ~& F
课时14.什么是item-based协同过滤.avi
2 x% e4 |: s3 Y( j) }- [! C u7 A课时15.基于Spark实现item-based协同过滤.avi
0 E% k9 w( W8 I1 a2 N3 r: C课时16.基于模型的协同过滤.avi
# x( a3 L0 {" U8 S2 }$ O5 c课时17.基于矩阵分解模型的两种算法之SVD和PMF.avi1 e6 U9 }5 S! c$ J' G% A' S
课时18.缺失值填充.avi; f" B* T% h$ ?
课时19.ALS 算法原理.avi5 ?6 o* B7 [$ Y1 U; @
课时20.ALS 算法在Spark上的实现.avi
% p5 i8 y$ ?1 ?4 u R' V课时21.ALS 算法在 Spark 上的源码分析.avi' ^' e) ]1 g2 h9 f+ O' T; _
课时22.项目需求分析 技术分解 模块设计.avi2 k& l' }" D8 u% T& {# M
课时23.开发环境搭建.avi
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课时25.VUE+ElementUI简单入门.avi
+ C4 V9 H8 d4 w4 a" E2 r$ I! i, n课时26.用户访问页面实现.avi
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, |6 ?7 n" ^, Y( e课时28.AB Test 控制台页面下.avi% ]9 w' q0 J; Y! A6 G
课时29.数据上报上.avi3 D/ Y+ z# ^8 k5 |
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: O* `+ o \0 p; B: G0 J Z课时33.日志清洗和格式化数据下.avi
* o" x. z4 p4 U3 h F. C课时34.分析用户行为和商品属性.avi
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& m" F" h# u( r; F s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
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/ k" a I( @( F4 d2 o: H课时38.离线推荐之基于物品角度召回策略筛选候选集上.avi; g G, A. t; p4 R$ W- j
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; r+ F9 E! y1 ?6 ~: N e3 q课时40.离线推荐之写特征向量到HBase.avi7 _/ i3 ~; C/ y- v' b6 x
课时41.离线推荐之基于模型的排序.avi
' r5 }. _5 D+ [, V课时42.实时推荐之Storm解析用户行为.avi
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! q# G: b3 w- n) l/ |5 I7 C: e课时45.离线推荐和实时推荐项目梳理.avi
9 T1 S3 F, I) O, X8 k! b: ^课时46.数仓ODS和DWD层搭建.avi
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* `; \8 _4 Q5 |) ?2 |- ?: y# X课时48.利用外部分区表存储用户行为.avi9 d$ N8 e+ Q) C7 `2 [" Q+ G" n" q
课时49.AB Test.avi. K) B! q# f; c
课时50.AB Test的分流管理.avi
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课时54.基于Apriori的关联算法.avi$ e7 G; e* A; }# j! A& U
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课时57.基于FP-Growth的关联算法.avi2 F; i! y& N/ ~3 T5 \! |9 y
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9 \0 h- d" n1 `/ d$ i+ q课时59.RBM神经网络.avi; }' _/ P/ I5 s9 ^# D
课时60.CNN卷积神经网络.avi
2 s+ `3 l3 ~3 C7 J2 k* ]课时61.RNN循环神经网络.avi5 V; G2 @" S" e# h& {$ m! C6 C
课时62.文本向量化.avi
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课时64.成品效果展示.avi% v* x0 D( q7 ^: {2 n. W
素材源码.rar$ a; E' ]3 M H( C
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+ }. O, o8 Z& U5 A3 t V; g下载地址:犊斜鸥菸茡 |
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雷达卡
发表于 2020-12-31 04:06:00
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发表于 2020-12-31 06:41:52
