2019年IDEA版大数据项目之推荐系统

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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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