尚硅谷大数据技术之机器学习和推荐系统教程

azhong83

课程名称: 尚硅谷大数据技术之机器学习和推荐系统教程

免费试看:   

下载地址：

游客， 下载地址需要支付 60下载币 才能浏览支付

课程简介:   

尚硅谷大数据技术之机器学习和推荐系统教程

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
│      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

zjm173

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

iefoay

真是难得给力的帖子啊。