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
, o2 s* v; J- T8 ^4 ?8 H7 T2 m- k1.数学基础_1.mp4
1 R/ v1 f7 s$ M  |" Q5 o" s' |  H2.数学基础_2.mp4
& ^  S  M  r9 `1 s* ^; [" }! U$ ]5 x2 j3.机器学习简介_1.mp4
4.机器学习简介_2.mp4
" A! Y1 B7 V  a3 n8 b) N0 E5.机器学习模型_线性回归.mp4
. e- q6 z9 N9 ~% y) e" F6.线性回归代码实现.mp4


0 l7 f" I% c$ W1 x, [' UDay2
0 e/ T( G6 P, M: W/ P1_线性回归_梯度下降代码实现.mp4
, D3 k# t8 @# l% Z, }2_knn.mp4
3_knn_代码实现.mp4
$ }. H; d: m- \0 Y* b* A2 I3 u4_逻辑斯谛回归.mp4
" J0 J# Q  y" E- z' ?) M) Z4 r" v
# P* o& @. G9 d( G+ ]% I  P
Day3
1_决策树.mp4
2_kmeans.mp4
3_kmeans代码测试.mp4
; h* h/ m  E" i( ]+ j9 B' q/ M& Q0 F4_推荐系统简介.mp4
' u4 B0 G3 R- b( O0 {5_推荐系统简介_2.mp4
6_推荐系统简介.mp4
* E. J& ?# ^- x2 j8 K: _! s
/ U8 ]- y& h! ?# A3 [) q* ]; l  [

* ]/ @- {& b, S" S4 }Day4
1_推荐系统算法_特征处理和TF-IDF.mp4
2_TFIDF_示例.mp4
7 @( C5 D- [- q  M3_推荐系统算法_协同过滤.mp4
4_推荐系统算法_ALS.mp4
5_LFM梯度下降代码实现.mp4
, h; ?7 U9 L& `4 ]* C5 O0 T4 G6_电影推荐系统_1.mp4

1 D. h# C" y. F0 V+ X+ }- ~2 s

# ?4 N2 h/ T; b6 P9 O. [0 PDay5
9 s8 \0 I& b9 g1_电影推荐系统_数据分析和统计推荐.mp4
# W) p7 Q0 h+ d1 M2 `2_电影推荐系统_离线推荐和实时推荐.mp4
3_MongoDB简介.mp4
, |) m! X: n  O, ]5 G0 D$ Q4_项目框架和依赖.mp4
5_DataLoader_1.mp4
5_电影推荐系统设计.pptx
: l, V2 y, C0 j3 T  U+ e6_DataLoader_2.mp4


Day6
1_DataLoader_es.mp4
9 L, o0 b0 L% h7 W% A( S" i2_统计推荐_1.mp4
* k, x, S3 }) s# ^5 C: N4 O3_统计推荐_2.mp4
4_基于LFM的离线推荐_1.mp4
( Z2 G1 N9 t6 J# A8 H  k' o( ^

% S- K) _/ \  k. {7 u# HDay7
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
5_实时推荐_3.mp4



: Y; o/ d  }% uDay8
# L. p* w; H+ |1 v0 j# `  G1 }3 N1_实时推荐_4.mp4
2_实时推荐_测试.mp4
3_基于内容的推荐_1.mp4
4_基于内容的推荐_2.wmv
5_实时系统联调.mp4
* t: ]5 T8 J, t" A

" S0 u/ h' M' m9 ~8 K8 m3 e