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云南方*[139****8621]
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海南陈*[132****1933]
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湖南柳*[131****4904]
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江苏方*[135****7428]
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北京吴*[189****8574]
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辽宁杨*[137****2233]
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福建仲*[131****7235]
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山东孙*[139****6715]
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江苏王*[189****5317]
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宁夏赵*[133****4699]
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湖北陈*[188****6807]
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广东方*[137****9200]
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云南李*[137****2237]
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四川符*[189****5893]
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河北郑*[138****2996]
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宁夏符*[159****4004]
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江苏李*[137****8943]
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辽宁周*[159****4165]
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辽宁钟*[133****6404]
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上海王*[159****4602]
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广东方*[189****8139]
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宁夏柳*[136****3930]
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湖南柳*[135****3011]
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四川杨*[138****2125]
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上海仲*[139****1364]
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湖南郑*[136****3731]
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广东周*[133****3643]
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广西黄*[188****4119]
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机器学习与电影推荐系统实战教程,算法进阶培训(视频+源码) 价值198元
本套课程机器学习与电影引荐体系实战教程,原IBM我国开发实验室(CDL)技能负责人Sundy主讲,共66节视频教程,包含课程材料源码等,文章底部附下载地址。
该课程经过理论和实践的紧密结合,意图是为了让学员对引荐体系这一大数据使用有充沛的知道和了解,在项目实战中经过对大数据的相关东西和常识做体系的回忆把握根本算法,入门机器学习这一前沿范畴,为未来开展供给更多的挑选,翻开通向算法工程师的大门。
更多机器学习课程引荐:
1.贪心:机器学习高阶训练营,课程面向现已从事AI职业的工程师、研究员、科学家以及深耕AI范畴的硕士、博士生,现在从事AI作业具有杰出的Python编程才能具有必定机器学习根底;
2.Python机器学习与大数据,课程包含根底常识、爬虫收集、数据处理、可视化、数据建模,难得一见的Python体系全面数据科学课;
3.机器学习算法精讲,课程旨在处理我们算法才能单薄的问题。和根底的算法课也不同,本课专门针对机器学习中的算法原理和推导,专为作业和学习中用到机器学习的人来规划。
课程纲要:
分为两部分,机器学习和引荐体系根底,与电影引荐体系项目实战:
榜首部分:主要是机器学习和引荐体系根底理论的解说,涉及到各种重要概念和根底算法,并对一些算法用Python做了完成;
第二部分:以电影网站作为事务使用场景,介绍引荐体系的开发实战。其间包含了如计算引荐、根据LFM的离线引荐、根据模型的实时引荐、根据内容的引荐等多个模块的代码完成,并与各种东西进行整合互接,构成完好的项目使用。
课程合适学员:
1.有必定的Java、Scala根底,期望了解大数据使用方向的编程人员;
2.有 Java、Scala 开发经历,了解大数据相关常识,期望添加项目经历的开发人员;
3.有较好的数学根底,期望学习机器学习和引荐体系相关算法的求职人员。
机器学习与电影引荐体系实战教程 视频截图
01.机器学习和引荐体系介绍
02.引荐体系简介_概述
03.引荐体系简介_引荐体系算法简介
04.引荐体系简介_引荐体系评测
05.机器学习入门_数学根底(上)
06.机器学习入门_数学根底(下)
07.机器学习入门_机器学习概述
08.机器学习入门_监督学习(上)
09.机器学习入门_监督学习(中)
10.机器学习入门_监督学习(下)
11.机器学习模型和算法_python简介
12.机器学习模型和算法_python根底语法(上)
13.机器学习模型和算法_python根底语法(下)
14.机器学习模型和算法_线性回归(上)
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15.机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码完成(上)
16.机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码完成(下)
17.机器学习模型和算法_线性回归(下)
18.机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码完成
19.机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码完成
20.机器学习模型和算法_K近邻
21.机器学习模型和算法_K近邻代码完成(上)
22.机器学习模型和算法_K近邻代码完成(中)
23.机器学习模型和算法_K近邻代码完成(下)
24.机器学习模型和算法_逻辑回归(上)
25.机器学习模型和算法_逻辑回归(下)
26.机器学习模型和算法_决策树
27.机器学习模型和算法_K均值聚类
28.机器学习模型和算法_K均值聚类代码完成(上)
29.机器学习模型和算法_K均值聚类代码完成(下)
30.引荐体系_引荐体系算法详解(一)
31.引荐体系_引荐体系算法详解(二)
32.引荐体系_引荐体系算法详解(三)
33.引荐体系_TF-IDF算法代码示例
34.引荐体系_引荐体系算法详解(四)
35.引荐体系_引荐体系算法详解(五)
36.引荐体系_LFM梯度下降算法代码完成(上)
37.引荐体系_LFM梯度下降算法代码完成(下)
38.电影引荐体系_项目体系规划(上)
39.电影引荐体系_项目体系规划(中)
40.电影引荐体系_项目体系规划(下)
41.电影引荐体系_项目结构建立
42.电影引荐体系_数据加载模块(一)
43.电影引荐体系_数据加载模块(二)
44.电影引荐体系_数据加载模块(三)
45.电影引荐体系_数据加载模块(四)
46.电影引荐体系_数据加载模块(五)
47.电影引荐体系_计算引荐模块(上)
48.电影引荐体系_计算引荐模块(中)
49.电影引荐体系_计算引荐模块(下)
50.电影引荐体系_根据LFM的离线引荐模块(上)
51.电影引荐体系_根据LFM的离线引荐模块(中)
52.电影引荐体系_根据LFM的离线引荐模块(下)
53.电影引荐体系_ALS模型评价和参数选取(上)
54.电影引荐体系_ALS模型评价和参数选取(下)
55.电影引荐体系_实时引荐模块(一)
56.电影引荐体系_实时引荐模块(二)
57.电影引荐体系_实时引荐模块(三)
58.电影引荐体系_实时引荐模块(四)
59.电影引荐体系_实时引荐模块(五)
60.电影引荐体系_实时引荐模块测验
61.电影引荐体系_根据内容引荐模块(一)
62.电影引荐体系_根据内容引荐模块(二)
63.电影引荐体系_根据内容引荐模块(三)
64.电影引荐体系_根据内容引荐模块(四)
65.电影引荐体系_实时体系联调测验(上)
66.电影引荐体系_实时体系联调测验(下)
00.配套材料(代码、笔记、材料)