机器学习推荐系统：从基础到搭建项目-Udemy

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机器学习项目课：从基础到搭建项目-Udemy

〖课程介绍〗:

手把手带你搭建一个推荐系统

〖课程目录〗:
├─1. Chapter 1
│      1. 课程设计和结构介绍.html
│      
├─2. 第一模块：理论课
│      1. 本节内容安排.mp4
│      2. 课程总体框架.mp4
│      3. 机器学习基本概念：数据和模型（第一节）.mp4
│      4. 机器学习基本概念：数据和模型（第二节）.mp4
│      5. 机器学习基本概念：数据和模型（第三节）.mp4
│      6. 基本模型：逻辑回归（第一节）.mp4
│      7. 基本模型：逻辑回归（第二节）.mp4
│      8. 基本模型：K-均值.mp4
│      9. 性能指标.mp4
│      10. 过拟合和交叉验证.mp4
│      11. 总结.mp4
│      12. 第一模块作业.html
│      13. 第一模块作业解析.mp4
│      
├─3. 第一模块：实战课
│      1. 本节代码下载.html
│      1.1 Github代码下载.html
│      2. 本节内容安排_v0Oud.mp4
│      3. Jupyter Notebook安装.html
│      4. 环境配置.mp4
│      5. 基本Python操作和Numpy（第一节）.mp4
│      5.1 全面的Numpy教程.html
│      6. 基本Python操作和Numpy（第二节）.mp4
│      7. Scikit-learn介绍.mp4
│      8. 运行逻辑回归（第一节）.mp4
│      9. 运行逻辑回归（第二节）.mp4
│      10. 数据清洗示例.mp4
│      
├─4. 第一模块：项目课
│      1. 本节代码下载.html
│      1.1 Github代码下载.html
│      2. Python教程介绍.mp4
│      3. Numpy.mp4
│      4. Pandas.mp4
│      
├─5. 第二模块：理论课
│      1. 本节内容安排_uEBhn.mp4
│      2. 决策树.mp4
│      3. 决策树的算法.mp4
│      4. 节点拆分.mp4
│      5. 决策树的步骤和总结.mp4
│      6. 权衡偏差和方差（第一节）.mp4
│      7. 权衡偏差和方差（第二节）.mp4
│      8. 权衡偏差和方差（第三节）.mp4
│      9. 随机森林（第一节）.mp4
│      10. 随机森林（第二节）.mp4
│      11. 支持向量机（第一节）.mp4
│      12. 支持向量机（第二节）.mp4
│      13. 支持向量机（第三节）.mp4
│      14. 支持向量机（第四节）.mp4
│      15. 支持向量机（第五节）.mp4
│      16. 第二模块作业.html
│      17. 第二模块作业解析.mp4
│      
├─6. 第二模块：实战课
│      1. 本节代码下载.html
│      1.1 Github代码下载.html
│      2. 本节内容安排_ih2Ze.mp4
│      3. 自助法（第一节）.mp4
│      4. 自助法（第二节）.mp4
│      5. 自助法（第三节）.mp4
│      6. 单节点树（第一节）.mp4
│      7. 单节点树（第二节）.mp4
│      8. 单节点树（第三节）.mp4
│      8.1 Decision Stump 简单介绍.html
│      9. 随机森林（第一节）_qV3bJ.mp4
│      10. 随机森林（第二节）_MXOW2.mp4
│      11. 随机森林（第三节）.mp4
│      12. 随机森林（第四节）.mp4
│      13. 支持向量机（第一节）.mp4
│      14. 支持向量机（第二节）.mp4
│      15. 支持向量机（第三节）.mp4
│      15.1 视频中显示的scikit-learn文档（英文）.html
│      16. 支持向量机（第四节）.mp4
│      17. 支持向量机（第五节）.mp4
│      
├─7. 第二模块：项目课
│      1. 本节代码下载.html
│      1.1 Github代码下载.html
│      2. 开始搭建推荐系统项目.html
│      3. 项目介绍（第一节）.mp4
│      4. 项目介绍（第二节）.mp4
│      5. 项目实现具体细节（第一节）.mp4
│      6. 项目实现具体细节（第二节）.mp4
│      7. 代码框架介绍（main.py）.mp4
│      8. 代码框架介绍（README, Preprocessing）.mp4
│      9. 代码框架介绍（Databaseinterface.py, Webserver.py）.mp4
│      10. 尝试自己进行编程.html
│      
├─8. 第三模块：理论课
│      1. 本节内容安排_DFZtk.mp4
│      2. 推荐系统介绍（第一节）.mp4
│      3. 推荐系统介绍（第二节）.mp4
│      4. 几种推荐的方式.mp4
│      5. 推荐系统算法的输入和输出.mp4
│      6. 显式响应和隐式响应.mp4
│      7. 信任、新颖、多样性和商业化.mp4
│      8. 基于内容的过滤（第一节）.mp4
│      9. 基于内容的过滤（第二节）.mp4
│      10. 基于内容的过滤（第三节）.mp4
│      11. 基于用户的协同过滤（第一节）.mp4
│      12. 基于用户的协同过滤（第二节）.mp4
│      13. 基于用户的协同过滤（第三节）.mp4
│      14. 基于商品的协同过滤（第一节）.mp4
│      15. 基于商品的协同过滤（第二节）.mp4
│      16. 矩阵因式分解的协同过滤（第一节）.mp4
│      17. 矩阵因式分解的协同过滤（第二节）.mp4
│      18. 推荐系统的评估.mp4
│      
└─9. 第三模块：实战课
        1. 本节代码下载.html
        1.1 Github代码下载.html
        2. 本节内容安排_zdeLW.mp4
        3. 玩具问题及基本设置（第一节）.mp4
        4. 玩具问题及基本设置（第二节）.mp4
        5. 预测（第一节）.mp4
        6. 预测（第二节）.mp4
        7. 提升基准模型（第一节）.mp4
        8. 提升基准模型（第二节）.mp4
        9. 奇异值分解（第一节）.mp4
        10. 奇异值分解（第二节）.mp4
        11. 矩阵因式分解的随机梯度下降.mp4
        12. 随机梯度下降的优化过程.mp4
│      
├─10. 第三模块：项目课
│      1. 本节代码下载.html
│      1.1 Github代码下载.html
│      2. 本节内容安排.mp4
│      3. Main.py和Webserver.py.mp4
│      4. RecEngine.py.mp4
│      5. RecEngine.py、UserAnalyzer.py和Ranker.py.mp4
│      6. Learners（第一节）.mp4
│      7. Learners（第二节）.mp4
│      8. Models（第一节）.mp4
│      9. Models（第二节）.mp4      

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