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
2.数学基础_2.mp4
3.机器学习简介_1.mp4
0 I/ X5 B" M7 L* U4.机器学习简介_2.mp4
3 k8 {; w; P0 r+ `- j5.机器学习模型_线性回归.mp4
) B" q1 Y4 m5 u6.线性回归代码实现.mp4

( }# ]3 G" M: d
! t6 x7 j+ r6 F, A1 XDay2
) F5 J! d" ]- X9 u2 i4 R2 m. ?3 f1_线性回归_梯度下降代码实现.mp4
2_knn.mp4
3_knn_代码实现.mp4
4_逻辑斯谛回归.mp4


9 V- {+ B5 B; H" mDay3
" p7 D' O. n# e$ g6 t1_决策树.mp4
2_kmeans.mp4
- y! e+ r8 C5 z2 {7 X1 `3_kmeans代码测试.mp4
6 H( W; H" X8 {& d  N; b4_推荐系统简介.mp4
9 _, W; J0 |% n1 m5_推荐系统简介_2.mp4
6_推荐系统简介.mp4

7 n# \0 `8 E. F" p

Day4
1_推荐系统算法_特征处理和TF-IDF.mp4
2_TFIDF_示例.mp4
3_推荐系统算法_协同过滤.mp4
! t4 D+ x8 q& A" c1 Q) d4_推荐系统算法_ALS.mp4
5_LFM梯度下降代码实现.mp4
9 n  T8 r5 g3 o7 A6_电影推荐系统_1.mp4

6 r! E4 A5 u# r5 D' Y" s, T( c9 M

( |2 J6 S! M8 yDay5
1 x" y8 V! s$ q3 p1_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
% ]; C2 w2 x; x; I4_项目框架和依赖.mp4
5 i$ z3 t8 l- h# g' W4 ^9 \: q1 X  G6 }5_DataLoader_1.mp4
5_电影推荐系统设计.pptx
. E7 e* m& W4 i% v% j* N- W( ^6_DataLoader_2.mp4

+ ?  I- ~* h; P! q% T5 m& |
Day6
1_DataLoader_es.mp4
2_统计推荐_1.mp4
( S' @  q  Z9 {7 O* B3_统计推荐_2.mp4
3 s7 i2 [! H% b& _2 V4_基于LFM的离线推荐_1.mp4
% c' A& f/ \, I( W* u  i

' a1 J6 Q# [& z3 @Day7
- N% J) X" Q9 n* @# h1 G/ C9 `1_基于LFM的离线推荐_2.mp4
+ d0 q/ u$ M5 u7 t9 P+ Z; ~2_ALS参数选取.mp4
3_实时推荐_1.mp4
4_实时推荐_2.mp4
5_实时推荐_3.mp4

  [$ w9 H* V* @' q3 f: S3 [
' e8 N7 f# z" O# V. J
Day8
4 T4 I( h2 f! |# h  z# x2 N1_实时推荐_4.mp4
2_实时推荐_测试.mp4
% W0 T  \0 v+ G8 f9 C7 ~( j3_基于内容的推荐_1.mp4
# ^5 K' p; d4 p" I$ ^0 w: }  M4_基于内容的推荐_2.wmv
5_实时系统联调.mp4


* t# ^* v# m  Z: f! W