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内容介绍：
1.笔记
1_推荐系统简介.pdf
2_数学基础.pdf
3_机器学习基础.pdf
4_机器学习模型.pdf
5_推荐系统算法详解.pdf
6_电影推荐系统设计.pdf
jupyter notebook安装使用.docx
python简单教程.docx
尚硅谷大数据技术之电影推荐系统.pdf
2.资料
01_工具
02_扩展学习资料
3.代码
01_算法代码_JupyterNotebook
02_项目代码_MovieRecommendSystem
4.视频
000_机器学习和推荐系统_课程简介.wmv
I_理论:
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.wmv
003_推荐系统简介_推荐系统评测.wmv
004_机器学习入门_数学基础（上）.wmv
005_机器学习入门_数学基础（下）.wmv
006_机器学习入门_机器学习概述.wmv
007_机器学习入门_监督学习（上）.wmv
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）.wmv
013_机器学习模型和算法_线性回归（上）.wmv
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）.wmv
017_机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现.wmv
018_机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现.wmv
019_机器学习模型和算法_K近邻.wmv
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
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
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）.wmv
029_推荐系统_推荐系统算法详解（一）.wmv
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
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
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
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
045_电影推荐系统_数据加载模块（五）.wmv
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）.wmv
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
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
055_电影推荐系统_实时推荐模块（二）.wmv
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）.wmv
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
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）.wmv
064_电影推荐系统_实时系统联调测试（上）.wmv
065_电影推荐系统_实时系统联调测试（下）.wmv
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发表于 2019-7-23 21:08:26
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发表于 2019-10-25 11:58:09
