大数据技术之机器学习和推荐系统

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admin 发表于 2019-4-29 18:51:30
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大数据技术之机器学习和推荐系统
目录
├─1.笔记
│  ├─1_推荐系统简介.pdf# s; u/ o; b, Y% O5 Y+ ?4 T
│  ├─2_数学基础.pdf
│  ├─3_机器学习基础.pdf
│  ├─4_机器学习模型.pdf" c( s( n# N, Z/ ~3 Z' Y, M
│  ├─5_推荐系统算法详解.pdf1 Z6 {/ J- {- \( I: A6 l
│  ├─6_电影推荐系统设计.pdf# L: |$ L, }3 p6 O  P- Y* t" n. ]
│  ├─Python简单教程.docx
│  ├─jupyter notebook安装使用.docx) B! g4 q% M/ `, }7 _, P, X
│  ├─大数据技术之电影推荐系统.pdf
├─2.资料
│  ├─01_工具
│  │  ├─Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe
│  │  ├─apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz) t: {! l: c' S! J; h8 q+ D6 a
│  │  ├─elasticsearch-5.6.2.tar.gz; D3 X+ D5 _( ~, d: g/ Z- I$ \
│  │  ├─kafka_2.11-2.1.0.tgz
│  │  ├─scala-2.11.8.zip6 y9 _; E5 g* Y+ w1 T- ]0 T
│  │  ├─spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz, g2 O6 L7 ?1 l4 J# R
│  │  ├─zookeeper-3.4.10.tar.gz; f% l0 F5 ~( \
│  ├─02_扩展学习资料
│  │  ├─周志华-机器学习.pdf% j8 t# `0 r1 _. {( N' i0 D$ u
│  │  ├─推荐系统实践.pdf
│  │  ├─统计学习方法.pdf
├─3.代码: |1 ]* u7 Q5 |  Y& |
│  ├─01_算法代码_JupyterNotebook
│  │  ├─.ipynb_checkpoints
│  │  │  ├─1_线性回归最小二乘法-checkpoint.ipynb
│  │  │  ├─2_线性回归梯度下降法-checkpoint.ipynb( u; E: |. B  i2 v7 P8 E
│  │  │  ├─3_线性回归调sklearn库实现-checkpoint.ipynb0 }  o! [" R0 K' k/ s% A
│  │  │  ├─4_knn代码实现-checkpoint.ipynb
│  │  │  ├─5_kmeans-checkpoint.ipynb) l8 W4 R$ c7 s3 |) I9 O7 F" \
│  │  │  ├─5_kmeans代码实现-checkpoint.ipynb9 C7 v# ^% u; H
│  │  │  ├─6_tfidf代码实现-checkpoint.ipynb( E; m6 P, e+ Y: F4 K/ b3 K
│  │  │  ├─7_LFM梯度下降-checkpoint.ipynb- f& q, q- J& Q" I5 |: r
│  │  │  ├─7_LFM梯度下降代码实现-checkpoint.ipynb6 Q$ a) G# h# i. i, Y( Q7 R
│  │  ├─1_线性回归最小二乘法.ipynb2 P7 Y6 K' ]0 a/ {4 @
│  │  ├─2_线性回归梯度下降法.ipynb! @& \7 C! @4 K1 y0 m
│  │  ├─3_线性回归调sklearn库实现.ipynb
│  │  ├─4_knn代码实现.ipynb
│  │  ├─5_kmeans代码实现.ipynb
│  │  ├─6_tfidf代码实现.ipynb
│  │  ├─7_LFM梯度下降代码实现.ipynb2 q3 c; {$ D4 I5 {
│  │  ├─data.csv
│  ├─02_项目代码_MovieRecommendSystem3 Z% o3 X! D4 Z( [' Z% ^$ L
│  │  ├─MovieRecommendSystem.rar
├─4.视频
│  ├─000机器学习和推荐系统_课程简介.wmv
│  ├─II_电影推荐项目
│  │  ├─037电影推荐系统_项目系统设计(上).wmv9 g" v6 E" `, W8 a9 g0 L9 N
│  │  ├─038电影推荐系统_项目系统设计(中).wmv
│  │  ├─039电影推荐系统_项目系统设计(下).wmv! y* P3 [( e' X* ?: k
│  │  ├─040电影推荐系统_项目框架搭建.wmv" W2 {  L7 k4 t6 d, u: Z! ~
│  │  ├─041电影推荐系统_数据加载模块(一).wmv, F1 }1 m' J( J, @- \! q
│  │  ├─042电影推荐系统_数据加载模块(二).wmv! ]$ }% F3 i( W* J
│  │  ├─043电影推荐系统_数据加载模块(三).wmv
│  │  ├─044电影推荐系统_数据加载模块(四).wmv! x; T! S$ p( ^4 M5 j! [* y
│  │  ├─045电影推荐系统_数据加载模块(五).wmv4 H. u1 E5 S6 t
│  │  ├─046电影推荐系统_统计推荐模块(上).wmv9 ^4 N4 C9 t6 t. M( z; }
│  │  ├─047电影推荐系统_统计推荐模块(中).wmv. J2 W) h3 x+ }/ z% L; _
│  │  ├─048电影推荐系统_统计推荐模块(下).wmv
│  │  ├─049电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(上).wmv
│  │  ├─050电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(中).wmv
│  │  ├─051电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(下).wmv! F- S4 L8 _4 ^, R* }+ g
│  │  ├─052电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取(上).wmv9 m( q' y- @$ l1 g% ?
│  │  ├─053电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取(下).wmv3 u8 r0 v9 F& C, A0 o
│  │  ├─054电影推荐系统_实时推荐模块(一).wmv
│  │  ├─055电影推荐系统_实时推荐模块(二).wmv
│  │  ├─056电影推荐系统_实时推荐模块(三).wmv
│  │  ├─057电影推荐系统_实时推荐模块(四).wmv
│  │  ├─058电影推荐系统_实时推荐模块(五).wmv0 e! B$ C9 V" M$ E
│  │  ├─059电影推荐系统_实时推荐模块测试.wmv4 ]3 i  i; [. _% R. Y7 m
│  │  ├─060电影推荐系统_基于内容推荐模块(一).wmv
│  │  ├─061电影推荐系统_基于内容推荐模块(二).wmv
│  │  ├─062电影推荐系统_基于内容推荐模块(三).wmv
│  │  ├─063电影推荐系统_基于内容推荐模块(四).wmv0 {# Y- j  ?1 e0 E5 Y: @
│  │  ├─064电影推荐系统_实时系统联调测试(上).wmv
│  │  ├─065电影推荐系统_实时系统联调测试(下).wmv* t" X$ i3 }3 _1 R9 A7 ~" ~
│  ├─I_理论
│  │  ├─001推荐系统简介_概述.wmv3 g! I3 S: D& b! k# ?: v  i" ]
│  │  ├─002推荐系统简介_推荐系统算法简介.wmv" R7 d! d+ L* I. Q
│  │  ├─003推荐系统简介_推荐系统评测.wmv
│  │  ├─004机器学习入门_数学基础(上).wmv
│  │  ├─005机器学习入门_数学基础(下).wmv
│  │  ├─006机器学习入门_机器学习概述.wmv3 K7 e* x: `# I
│  │  ├─007机器学习入门_监督学习(上).wmv' w- n  v" T. }7 l4 T( g3 Z
│  │  ├─008机器学习入门_监督学习(中).wmv! _" j4 `# O" ]* H, D" o
│  │  ├─009机器学习入门_监督学习(下).wmv+ J' ~4 z9 f0 i8 A9 j* r  i! S
│  │  ├─010机器学习模型和算法_python简介.wmv  w+ L- P- T* s0 U, p/ j8 y* T
│  │  ├─011机器学习模型和算法_python基础语法(上).wmv
│  │  ├─012机器学习模型和算法_python基础语法(下).wmv2 ~7 P) e: z& r2 o; i7 P
│  │  ├─013机器学习模型和算法_线性回归(上).wmv
│  │  ├─014机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现(上).wmv
│  │  ├─015机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现(下).wmv
│  │  ├─016机器学习模型和算法_线性回归(下).wmv
│  │  ├─017机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现.wmv9 r' H' |+ A0 k% y' r6 @# x! k0 `
│  │  ├─018机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现.wmv7 {/ I. [4 |) w7 \; `$ D2 a6 h
│  │  ├─019机器学习模型和算法_K近邻.wmv
│  │  ├─020机器学习模型和算法_K近邻代码实现(上).wmv
│  │  ├─021机器学习模型和算法_K近邻代码实现(中).wmv
│  │  ├─022机器学习模型和算法_K近邻代码实现(下).wmv
│  │  ├─023机器学习模型和算法_逻辑回归(上).wmv
│  │  ├─024机器学习模型和算法_逻辑回归(下).wmv
│  │  ├─025机器学习模型和算法_决策树.wmv
│  │  ├─026机器学习模型和算法_K均值聚类.wmv3 T- p# _6 @- w/ ^; v
│  │  ├─027机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现(上).wmv
│  │  ├─028机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现(下).wmv
│  │  ├─029推荐系统_推荐系统算法详解(一).wmv. U+ [8 r+ _4 ^- \
│  │  ├─030推荐系统_推荐系统算法详解(二).wmv% l) x- g) s' m2 L4 C+ v. j
│  │  ├─031推荐系统_推荐系统算法详解(三).wmv& z9 C/ W3 m, u- a# Y' L- Q
│  │  ├─032推荐系统_TF-IDF算法代码示例.wmv" c) e) F& s1 {- Y9 W* u( U/ e
│  │  ├─033推荐系统_推荐系统算法详解(四).wmv" n9 Z5 N4 i6 n$ Z4 [9 T0 p
│  │  ├─034推荐系统_推荐系统算法详解(五).wmv; H' e; V7 x; q$ b
│  │  ├─035推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现(上).wmv
│  │  ├─036推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现(下).wmv

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mas曹 发表于 2019-4-30 14:55:14
eVYJ与大数据
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FunnyKing 发表于 2019-5-9 21:12:32
看帖看完了至少要顶一下,还可以加入到淘帖哦!支持吾爱编程网!
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Breeze 发表于 2019-5-13 21:59:31
哥顶的不是帖子,是寂寞!支持吾爱编程网!
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ghost02 发表于 2019-5-16 20:26:21

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