大数据技术之机器学习和推荐系统

编辑点评

系统讲解机器学习与推荐系统，理论与实践结合，适合大数据与AI方向学习者。

⭐ 编辑推荐

全面解析大数据时代下的机器学习与推荐系统，涵盖数学基础、模型算法及项目实战。

✨ 课程亮点

课程目录

├─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
│ ├─Python简单教程.docx
│ ├─jupyter notebook安装使用.docx
│ ├─大数据技术之电影推荐系统.pdf
├─2.资料
│ ├─01_工具
│ │ ├─Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe
│ │ ├─apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz
│ │ ├─elasticsearch-5.6.2.tar.gz
│ │ ├─kafka_2.11-2.1.0.tgz
│ │ ├─scala-2.11.8.zip
│ │ ├─spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz
│ │ ├─zookeeper-3.4.10.tar.gz
│ ├─02_扩展学习资料
│ │ ├─周志华-机器学习.pdf
│ │ ├─推荐系统实践.pdf
│ │ ├─统计学习方法.pdf
├─3.代码
│ ├─01_算法代码_JupyterNotebook
│ │ ├─.ipynb_checkpoints
│ │ │ ├─1_线性回归最小二乘法-checkpoint.ipynb
│ │ │ ├─2_线性回归梯度下降法-checkpoint.ipynb
│ │ │ ├─3_线性回归调sklearn库实现-checkpoint.ipynb
│ │ │ ├─4_knn代码实现-checkpoint.ipynb
│ │ │ ├─5_kmeans-checkpoint.ipynb
│ │ │ ├─5_kmeans代码实现-checkpoint.ipynb
│ │ │ ├─6_tfidf代码实现-checkpoint.ipynb
│ │ │ ├─7_LFM梯度下降-checkpoint.ipynb
│ │ │ ├─7_LFM梯度下降代码实现-checkpoint.ipynb
│ │ ├─1_线性回归最小二乘法.ipynb
│ │ ├─2_线性回归梯度下降法.ipynb
│ │ ├─3_线性回归调sklearn库实现.ipynb
│ │ ├─4_knn代码实现.ipynb
│ │ ├─5_kmeans代码实现.ipynb
│ │ ├─6_tfidf代码实现.ipynb
│ │ ├─7_LFM梯度下降代码实现.ipynb
│ │ ├─data.csv
│ ├─02_项目代码_MovieRecommendSystem
│ │ ├─MovieRecommendSystem.rar
├─4.视频
│ ├─000机器学习和推荐系统_课程简介.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
│ ├─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

适合人群

• 大数据从业者
• AI方向学习者
• 机器学习爱好者

🎯 学习收获

• 掌握机器学习与推荐系统原理
• 能够设计并实现推荐系统
• 提升大数据处理能力

🎉 祝您学习愉快！