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[大数据] 尚硅谷大数据技术之机器学习和推荐系统2019

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  • TA的每日心情
    qdemoj
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    [LV.9]以坛为家II

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    authicn 发表于 2019-5-27 16:01:27 | 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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    qdemoj开心
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    authicn 发表于 2019-6-10 13:26:54 | 显示全部楼层
    谢谢!学习谢谢共享!
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