2019年IDEA版大数据项目之推荐系统

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2019-5-21 22:34:46 | 显示全部楼层 |阅读模式
    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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