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标题: 2019年IDEA版大数据项目之推荐系统 [打印本页]

作者: itmsf 时间: 2019-5-21 22:34
标题: 2019年IDEA版大数据项目之推荐系统

2019年IDEA版大数据项目之推荐系统

〖课程介绍〗:

〖课程目录〗:
├─Day1
│    1.数学基础_1
│    2.数学基础_2
│    3.机器学习简介_1
│    4.机器学习简介_2
│    5.机器学习模型_线性回归
│    6.线性回归代码实现
│
├─Day2
│    1_线性回归_梯度下降代码实现
│    2_knn
│    3_knn_代码实现
│    4_逻辑斯谛回归
│
├─Day3
│    04_推荐系统简介
│    1_决策树
│    2_kmeans
│    3_kmeans代码测试
│    5_推荐系统简介_2
│    6_推荐系统简介
│
├─Day4
│    1_推荐系统算法_特征处理和TF-IDF
│    2_TFIDF_示例
│    3_推荐系统算法_协同过滤
│    4_推荐系统算法_ALS
│    5_LFM梯度下降代码实现
│    5_电影推荐系统设计.pptx
│    6_电影推荐系统_1
│
├─Day5
│    1.电影推荐系统_数据分析和统计推荐
│    2.电影推荐系统_离线推荐和实时推荐
│    3_MongoDB简介
│    4_项目框架和依赖
│    5_DataLoader_1
│    5_电影推荐系统设计.pptx
│    6_DataLoader_2
│    MongoDB简介.pptx
│    尚硅谷大数据技术之电影推荐系统.doc
│
├─Day6
│    1_DataLoader_es
│    2_统计推荐_1
│    3.统计推荐_2
│    4_基于LFM的离线推荐_1
│
├─Day7
│    1_基于LFM的离线推荐_2
│    2_ALS参数选取
│    3_实时推荐_1
│    4_实时推荐_2
│    5_实时推荐_3
│
└─Day8
      1_实时推荐_4
      2_实时推荐_测试
      3_基于内容的推荐_1
      4_基于内容的推荐_2
      5_实时系统联调

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