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大数据技术之机器学习和推荐系统
大数据技术之机器学习和推荐系统 深入理解机器学习与推荐系统原理 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 ✦ 系统学习机器学习与推荐系统 ✦ 理论与实践
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大数据技术之机器学习和推荐系统
深入理解机器学习与推荐系统原理
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
✦系统学习机器学习与推荐系统
✦理论与实践结合
✦项目实战案例丰富
课程目录
课程目录80 条
- ├─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！
