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[大数据/人工智能/云计算] 2020年电影推荐系统 机器学习篇 66课(4.41G)

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[LV.10]以坛为家III

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发表于 2021-2-7 08:02:28 | 显示全部楼层 |阅读模式
『课程目录』:
│  01.机器学习和推荐系统介绍.wmv
│  02.推荐系统简介_概述.wmv
│  03.推荐系统简介_推荐系统算法简介.wmv
│  04.推荐系统简介_推荐系统评测.wmv
│  05.机器学习入门_数学基础(上).wmv
│  06.机器学习入门_数学基础(下).wmv
│  07.机器学习入门_机器学习概述.wmv
│  08.机器学习入门_监督学习(上).wmv
│  09.机器学习入门_监督学习(中).wmv
│  10.机器学习入门_监督学习(下).wmv
│  11.机器学习模型和算法_python简介.wmv
│  12.机器学习模型和算法_python基础语法(上).wmv
│  13.机器学习模型和算法_python基础语法(下).wmv
│  14.机器学习模型和算法_线性回归(上).wmv
│  15.机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现(上).wmv
│  16.机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现(下).wmv
│  17.机器学习模型和算法_线性回归(下).wmv
│  18.机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现.wmv
│  19.机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现.wmv
│  20.机器学习模型和算法_k近邻.wmv
│  21.机器学习模型和算法_k近邻代码实现(上).wmv
│  22.机器学习模型和算法_k近邻代码实现(中).wmv
│  23.机器学习模型和算法_k近邻代码实现(下).wmv
│  24.机器学习模型和算法_逻辑回归(上).wmv
│  25.机器学习模型和算法_逻辑回归(下).wmv
│  26.机器学习模型和算法_决策树.wmv
│  27.机器学习模型和算法_k均值聚类.wmv
│  28.机器学习模型和算法_k均值聚类代码实现(上).wmv
│  29.机器学习模型和算法_k均值聚类代码实现(下).wmv
│  30.推荐系统_推荐系统算法详解(一).wmv
│  31.推荐系统_推荐系统算法详解(二).wmv
│  32.推荐系统_推荐系统算法详解(三).wmv
│  33.推荐系统_tf-idf算法代码示例.wmv
│  34.推荐系统_推荐系统算法详解(四).wmv
│  35.推荐系统_推荐系统算法详解(五).wmv
│  36.推荐系统_lfm梯度下降算法代码实现(上).wmv
│  37.推荐系统_lfm梯度下降算法代码实现(下).wmv
│  38.电影推荐系统_项目系统设计(上).wmv
│  39.电影推荐系统_项目系统设计(中).wmv
│  40.电影推荐系统_项目系统设计(下).wmv
│  41.电影推荐系统_项目框架搭建.wmv
│  42.电影推荐系统_数据加载模块(一).wmv
│  43.电影推荐系统_数据加载模块(二).wmv
│  44.电影推荐系统_数据加载模块(三).wmv
│  45.电影推荐系统_数据加载模块(四).wmv
│  46.电影推荐系统_数据加载模块(五).wmv
│  47.电影推荐系统_统计推荐模块(上).wmv
│  48.电影推荐系统_统计推荐模块(中).wmv
│  49.电影推荐系统_统计推荐模块(下).wmv
│  50.电影推荐系统_基于lfm的离线推荐模块(上).wmv
│  51.电影推荐系统_基于lfm的离线推荐模块(中).wmv
│  52.电影推荐系统_基于lfm的离线推荐模块(下).wmv
│  53.电影推荐系统_als模型评估和参数选取(上).wmv
│  54.电影推荐系统_als模型评估和参数选取(下).wmv
│  55.电影推荐系统_实时推荐模块(一).wmv
│  56.电影推荐系统_实时推荐模块(二).wmv
│  57.电影推荐系统_实时推荐模块(三).wmv
│  58.电影推荐系统_实时推荐模块(四).wmv
│  59.电影推荐系统_实时推荐模块(五).wmv
│  60.电影推荐系统_实时推荐模块测试.wmv
│  61.电影推荐系统_基于内容推荐模块(一).wmv
│  62.电影推荐系统_基于内容推荐模块(二).wmv
│  63.电影推荐系统_基于内容推荐模块(三).wmv
│  64.电影推荐系统_基于内容推荐模块(四).wmv
│  65.电影推荐系统_实时系统联调测试(上).wmv
│  66.电影推荐系统_实时系统联调测试(下).wmv

└─00.配套资料(代码、笔记、资料)
        00.配套资料(代码、笔记、资料).rar


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