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内容介绍:
001 尚硅谷 推荐系统简介 概述
002 尚硅谷 推荐系统简介 推荐系统算法简介
003 尚硅谷 推荐系统简介 推荐系统评测
004 尚硅谷 机器学习入门 数学基础
005 尚硅谷 机器学习入门 机器学习概述
006 尚硅谷 机器学习入门 监督学习
007 尚硅谷 机器学习模型和算法 python简介
008 尚硅谷 机器学习模型和算法 python基础语法
009 尚硅谷 机器学习模型和算法 线性回归
010 尚硅谷 机器学习模型和算法 线性回归最小二乘代码实现
011 尚硅谷 机器学习模型和算法 线性回归梯度下降代码实现
012 尚硅谷 机器学习模型和算法 线性回归调用sklearn库代码实现
013 尚硅谷 机器学习模型和算法 K近邻
014 尚硅谷 机器学习模型和算法 K近邻代码实现
015 尚硅谷 机器学习模型和算法 逻辑回归
016 尚硅谷 机器学习模型和算法 决策树
017 尚硅谷 机器学习模型和算法 K均值聚类
018 尚硅谷 机器学习模型和算法 K均值聚类代码实现
019 尚硅谷 推荐系统 推荐系统算法详解
020 尚硅谷 推荐系统 TF-IDF算法代码示例
021 尚硅谷 推荐系统 推荐系统算法详解
022 尚硅谷 推荐系统 LFM梯度下降算法代码实现
023 尚硅谷 电影推荐系统 项目系统设计
024 尚硅谷 电影推荐系统 项目框架搭建
025 尚硅谷 电影推荐系统 数据加载模块
026 尚硅谷 电影推荐系统 统计推荐模块
027 尚硅谷 电影推荐系统 基于LFM的离线推荐模块
028 尚硅谷 电影推荐系统 ALS模型评估和参数选取
029 尚硅谷 电影推荐系统 实时推荐模块
030 尚硅谷 电影推荐系统 实时推荐模块测试
031 尚硅谷 电影推荐系统 基于内容推荐模块
032 尚硅谷 电影推荐系统 实时系统联调测试
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