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大数据技术之机器学习和推荐系统
目录3 {% g6 Y$ V& }$ e( x1 S9 u' E$ }- y. _" |
├─1.笔记
│ ├─1_推荐系统简介.pdf# \9 `' R& l6 l3 _8 Q- r
│ ├─2_数学基础.pdf
│ ├─3_机器学习基础.pdf! w w, k% k/ [. o
│ ├─4_机器学习模型.pdf
│ ├─5_推荐系统算法详解.pdf1 u" j/ v/ L, }1 J
│ ├─6_电影推荐系统设计.pdf* Q x. {4 R8 K# M- ?* m# t
│ ├─Python简单教程.docx6 y/ I8 T! E% k1 ^7 d& |
│ ├─jupyter notebook安装使用.docx6 H( ], p! \% p6 Y: Z
│ ├─大数据技术之电影推荐系统.pdf) w: ~# q6 H# v+ J6 v9 m/ u% j
├─2.资料
│ ├─01_工具
│ │ ├─Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe
│ │ ├─apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz0 L9 j' s6 ^+ M6 t
│ │ ├─elasticsearch-5.6.2.tar.gz; r, z) J1 p# C- H8 z+ K h
│ │ ├─kafka_2.11-2.1.0.tgz( n$ y, {+ b* P7 Z& {% t& Q) n
│ │ ├─scala-2.11.8.zip7 x# l: e, _) ?# h7 `( _! i+ ?
│ │ ├─spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz2 p2 x% \1 x% f" E
│ │ ├─zookeeper-3.4.10.tar.gz- f' ?# y9 y- V- P* L4 Q) l; D
│ ├─02_扩展学习资料& c6 B: J# V- _4 K
│ │ ├─周志华-机器学习.pdf
│ │ ├─推荐系统实践.pdf
│ │ ├─统计学习方法.pdf+ J* [: r: V+ I) v( ]& Y" H
├─3.代码9 y, Q; \5 {9 }0 M7 \! f" v/ [
│ ├─01_算法代码_JupyterNotebook W/ C y1 O% U. {1 K
│ │ ├─.ipynb_checkpoints0 N/ ~2 K4 t7 D7 [0 k4 v5 q
│ │ │ ├─1_线性回归最小二乘法-checkpoint.ipynb
│ │ │ ├─2_线性回归梯度下降法-checkpoint.ipynb
│ │ │ ├─3_线性回归调sklearn库实现-checkpoint.ipynb
│ │ │ ├─4_knn代码实现-checkpoint.ipynb
│ │ │ ├─5_kmeans-checkpoint.ipynb% Z9 W' F& W$ t3 M. p( J9 A
│ │ │ ├─5_kmeans代码实现-checkpoint.ipynb* p3 p, {( N( a7 Q4 M) Z
│ │ │ ├─6_tfidf代码实现-checkpoint.ipynb
│ │ │ ├─7_LFM梯度下降-checkpoint.ipynb( K" C7 |1 b3 y2 x9 @$ `, {! w
│ │ │ ├─7_LFM梯度下降代码实现-checkpoint.ipynb
│ │ ├─1_线性回归最小二乘法.ipynb6 t4 u4 [ i# Q. ?! S) D" F
│ │ ├─2_线性回归梯度下降法.ipynb0 v4 {1 L. W q7 {0 D
│ │ ├─3_线性回归调sklearn库实现.ipynb2 }' V% Y1 O0 H& {& b4 `
│ │ ├─4_knn代码实现.ipynb+ ?' r9 O! B. ?- Q6 L; K; d2 u) i
│ │ ├─5_kmeans代码实现.ipynb0 z# R7 @6 j# _* y( v: u
│ │ ├─6_tfidf代码实现.ipynb( k& N- R3 m e
│ │ ├─7_LFM梯度下降代码实现.ipynb9 P3 e. F6 T" { K5 s8 y, p
│ │ ├─data.csv
│ ├─02_项目代码_MovieRecommendSystem
│ │ ├─MovieRecommendSystem.rar9 |4 D2 M4 s3 u; m3 X. a0 O8 D
├─4.视频
│ ├─000机器学习和推荐系统_课程简介.wmv9 U4 q; L2 ^" y X. ~4 ^9 h/ V
│ ├─II_电影推荐项目
│ │ ├─037电影推荐系统_项目系统设计（上）.wmv
│ │ ├─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& W" e+ R# H& s7 s. k+ J- Q; q
│ │ ├─040电影推荐系统_项目框架搭建.wmv
│ │ ├─041电影推荐系统_数据加载模块（一）.wmv
│ │ ├─042电影推荐系统_数据加载模块（二）.wmv
│ │ ├─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$ B6 [# X2 J& k8 ?4 N
│ │ ├─045电影推荐系统_数据加载模块（五）.wmv, c' a; Z c$ E% q: E; S
│ │ ├─046电影推荐系统_统计推荐模块（上）.wmv
│ │ ├─047电影推荐系统_统计推荐模块（中）.wmv
│ │ ├─048电影推荐系统_统计推荐模块（下）.wmv0 F" D5 ]; q/ g. ~
│ │ ├─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
│ │ ├─052电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（上）.wmv: j; w7 @. _3 a' _
│ │ ├─053电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下）.wmv
│ │ ├─054电影推荐系统_实时推荐模块（一）.wmv" a5 M$ |, V! u" W: r' `
│ │ ├─055电影推荐系统_实时推荐模块（二）.wmv' U' B. q X; e
│ │ ├─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）.wmv9 O8 ^+ _5 A4 J2 ]$ L; w
│ │ ├─059电影推荐系统_实时推荐模块测试.wmv
│ │ ├─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& m/ R/ I% @9 f, m
│ │ ├─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）.wmv1 L, X0 [8 U4 h
│ │ ├─064电影推荐系统_实时系统联调测试（上）.wmv% t. `% r' X8 |6 ?: ?
│ │ ├─065电影推荐系统_实时系统联调测试（下）.wmv3 U) ? g+ p2 _) G4 r! V
│ ├─I_理论6 Z! B% Y$ Z* ] v3 c/ N% F0 `
│ │ ├─001推荐系统简介_概述.wmv
│ │ ├─002推荐系统简介_推荐系统算法简介.wmv0 W& N+ s% J0 j
│ │ ├─003推荐系统简介_推荐系统评测.wmv8 o+ P9 v+ ?; ]% w& B# |1 y H
│ │ ├─004机器学习入门_数学基础（上）.wmv& W/ J0 M; C$ a' B" ]# e; [
│ │ ├─005机器学习入门_数学基础（下）.wmv8 |1 I* c L2 k; z0 m, P
│ │ ├─006机器学习入门_机器学习概述.wmv0 f f) h% _% @& v5 X9 w
│ │ ├─007机器学习入门_监督学习（上）.wmv3 T* K- C8 u0 g! j+ |2 k5 e( W
│ │ ├─008机器学习入门_监督学习（中）.wmv
│ │ ├─009机器学习入门_监督学习（下）.wmv
│ │ ├─010机器学习模型和算法_python简介.wmv
│ │ ├─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 S) K- v7 x6 j' @, a( [( d
│ │ ├─013机器学习模型和算法_线性回归（上）.wmv) {% t4 i/ j1 d( n
│ │ ├─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）.wmv3 B# F- i. i! `5 P9 ^
│ │ ├─017机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现.wmv; r% k* V1 I9 f' A; r8 [ D
│ │ ├─018机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现.wmv5 I! F# D: D2 ~5 Y/ L
│ │ ├─019机器学习模型和算法_K近邻.wmv% `- L* ]+ i7 T" k! \1 z+ a7 f7 x
│ │ ├─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) g+ o7 q7 W* T) C# z9 M
│ │ ├─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# k1 Q* w& L' J' f
│ │ ├─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.wmv
│ │ ├─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）.wmv5 O% W% e2 Z' d
│ │ ├─029推荐系统_推荐系统算法详解（一）.wmv! \2 {# n. h7 N# s; x+ Z1 m
│ │ ├─030推荐系统_推荐系统算法详解（二）.wmv
│ │ ├─031推荐系统_推荐系统算法详解（三）.wmv: S$ ?! q% b' `$ ^
│ │ ├─032推荐系统_TF-IDF算法代码示例.wmv
│ │ ├─033推荐系统_推荐系统算法详解（四）.wmv
│ │ ├─034推荐系统_推荐系统算法详解（五）.wmv
│ │ ├─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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v3 尚硅谷大数据技术之机器学习和推荐系统
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发表于 2019-5-28 09:48:43
变色卡
发表于 2019-5-28 12:52:44
