2019年IDEA版 尚硅谷大数据技术之电影推荐系统 视频教程附笔记代码资料

天亮说晚安

Day1
1.数学基础_1.mp4
6 O7 H# S% }* F- l$ E2.数学基础_2.mp4
( }1 N& P2 y1 N, w' |# b3.机器学习简介_1.mp4
8 t4 J1 C+ w& K. q" ]/ r3 W% C4.机器学习简介_2.mp4
5.机器学习模型_线性回归.mp4
6.线性回归代码实现.mp4
# b0 e0 w9 p7 E

Day2
1_线性回归_梯度下降代码实现.mp4
2_knn.mp4
3_knn_代码实现.mp4
  x, ]/ x) z, y5 E4 y) Q+ w4_逻辑斯谛回归.mp4
& W' V8 U* |4 N4 W: `2 {

# N2 d: C$ _+ T. U$ TDay3
1_决策树.mp4
9 x& W7 d. j. F2_kmeans.mp4
, m9 r6 V  h. f4 N& _/ X3_kmeans代码测试.mp4
4_推荐系统简介.mp4
' G; u- B+ p. K7 I0 u* N! Q5_推荐系统简介_2.mp4
6_推荐系统简介.mp4

: d* E2 q; M& C9 d

) \, }- _0 A) xDay4
1_推荐系统算法_特征处理和TF-IDF.mp4
! h7 O: A  x4 q. O+ P: N2_TFIDF_示例.mp4
) F5 {  Z! ~, ~( w+ R. ~3_推荐系统算法_协同过滤.mp4
  b, j0 N* h9 E* U4_推荐系统算法_ALS.mp4
7 t  y. G+ k/ s; z7 m8 q$ @5_LFM梯度下降代码实现.mp4
: q) l; z/ q+ U+ Z) r3 e6_电影推荐系统_1.mp4
2 @8 y9 F- A# w% @
3 Q( I- ]8 l$ r( G" A
) {$ p; E8 A$ `0 V& t1 r8 a* s
Day5
1_电影推荐系统_数据分析和统计推荐.mp4
2_电影推荐系统_离线推荐和实时推荐.mp4
3_MongoDB简介.mp4
+ R- z' Y9 o5 v. ~2 V9 C. b4_项目框架和依赖.mp4
$ u1 o/ S( b+ B. H* |0 P, B5_DataLoader_1.mp4
0 K6 Q) D4 K% s: a2 k& B: ~5_电影推荐系统设计.pptx
6_DataLoader_2.mp4
0 n2 H7 y1 \# z0 F! s
+ z0 a- P$ J5 d9 Q7 `8 G- M& D+ U
: Q8 Y: C: W2 ?3 YDay6
1_DataLoader_es.mp4
2_统计推荐_1.mp4
3_统计推荐_2.mp4
& D! |3 U- V# a) g0 H. D4_基于LFM的离线推荐_1.mp4
+ U% f. f; o+ F. [. C# `7 y4 _

Day7
0 m( r! l% R8 S4 J# G" G+ `1_基于LFM的离线推荐_2.mp4
2_ALS参数选取.mp4
3_实时推荐_1.mp4
4_实时推荐_2.mp4
8 W( P: D7 e1 A2 o, f) t0 \5_实时推荐_3.mp4

( r7 j" Y, K: g, w7 I# h
6 @& a  i4 }2 s" G7 {5 b1 g! a
3 }9 h, B1 W2 r; ]  V% D- qDay8
1_实时推荐_4.mp4
7 W9 q; p2 i* [2_实时推荐_测试.mp4
0 Z7 Q' `0 k' N1 X2 o3_基于内容的推荐_1.mp4
4_基于内容的推荐_2.wmv
  G7 u& c* M1 T/ O$ h* L* |+ q5_实时系统联调.mp4
: C, b+ M/ z+ q- E2 Y; h
+ @5 ^# p9 z, r4 F  R9 z