尚硅谷大数据技术之机器学习和推荐系统

时间:2019-5-5 作者:xuexi

尚硅谷大数据技术之机器学习和推荐系统
程序员标配,人手一套尚硅谷教程!自学一样拿1W+月薪!
本课程主要分为两部分,机器学习和推荐系统基础,与电影推荐系统项目实战。
第一部分主要是机器学习和推荐系统基础理论的讲解,涉及到各种重要概念和基础算法,并对一些算法用python做了实现;
第二部分以电影网站作为业务应用场景,介绍推荐系统的开发实战。其中包括了如统计推荐、基于LFM的离线推荐、基于模型的实时推荐、基于内容的推荐等多个模块的代码实现,并与各种工具进行整合互接,构成完整的项目应用!

大数据学习路线
【课程内容】
001_尚硅谷_推荐系统简介_概述
002_尚硅谷_推荐系统简介_推荐系统算法简介
003_尚硅谷_推荐系统简介_推荐系统评测
004_尚硅谷_机器学习入门_数学基础
005_尚硅谷_机器学习入门_机器学习概述
006_尚硅谷_机器学习入门_监督学习
007_尚硅谷_机器学习模型和算法_python简介
008_尚硅谷_机器学习模型和算法_python基础语法
009_尚硅谷_机器学习模型和算法_线性回归
010_尚硅谷_机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现
011_尚硅谷_机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现
012_尚硅谷_机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现
013_尚硅谷_机器学习模型和算法_K近邻
014_尚硅谷_机器学习模型和算法_K近邻代码实现
015_尚硅谷_机器学习模型和算法_逻辑回归
016_尚硅谷_机器学习模型和算法_决策树
017_尚硅谷_机器学习模型和算法_K均值聚类
018_尚硅谷_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现
019_尚硅谷_推荐系统_推荐系统算法详解
020_尚硅谷_推荐系统_TF-IDF算法代码示例
021_尚硅谷_推荐系统_推荐系统算法详解
022_尚硅谷_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现
023_尚硅谷_电影推荐系统_项目系统设计
024_尚硅谷_电影推荐系统_项目框架搭建
025_尚硅谷_电影推荐系统_数据加载模块
026_尚硅谷_电影推荐系统_统计推荐模块
027_尚硅谷_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块
028_尚硅谷_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取
029_尚硅谷_电影推荐系统_实时推荐模块
030_尚硅谷_电影推荐系统_实时推荐模块测试
031_尚硅谷_电影推荐系统_基于内容推荐模块
032_尚硅谷_电影推荐系统_实时系统联调测试

尚硅谷大数据教程百度盘下载地址

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