内容介绍：
数据挖据：
01.数据挖掘基础入门
02.数据处理分析与可视化
03.海量数据的分布式处理
04.数据上的关联规则
05.数据与聚类
06.海量数据索引与近似最近邻
07.数据分类与排序
08.海量数据与推荐系统
09.海量高维数据与维度约减
10.海量网页搜索与PageRank

机器学习项目：
第1课 音乐推荐系统_(上)
第2课 音乐推荐系统_(下)
第3课 神经网络实现机器翻译
第4课 基于pytorch的风格转换
第5课 文本主题与分类_(上)
第6课 文本主题与分类_(下)
第7课 电商点击率预估_(上)
第8课 电商点击率预估_(下)
第9课 视觉聊天机器
第10课 金融反欺诈模型训练

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