大数据技术之机器学习和推荐系统
大数据技术之机器学习和推荐系统目录
├─1.笔记
│├─1_推荐系统简介.pdf# s; u/ o; b, Y% O5 Y+ ?4 T
│├─2_数学基础.pdf
│├─3_机器学习基础.pdf
│├─4_机器学习模型.pdf" c( s( n# N, Z/ ~3 Z' Y, M
│├─5_推荐系统算法详解.pdf1 Z6 {/ J- {- \( I: A6 l
│├─6_电影推荐系统设计.pdf# L: |$ L, }3 p6 OP- Y* t" n. ]
│├─Python简单教程.docx
│├─jupyter notebook安装使用.docx) B! g4 q% M/ `, }7 _, P, X
│├─大数据技术之电影推荐系统.pdf
├─2.资料
│├─01_工具
││├─Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe
││├─apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz) t: {! l: c' S! J; h8 q+ D6 a
││├─elasticsearch-5.6.2.tar.gz; D3 X+ D5 _( ~, d: g/ Z- I$ \
││├─kafka_2.11-2.1.0.tgz
││├─scala-2.11.8.zip6 y9 _; E5 g* Y+ w1 T- ]0 T
││├─spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz, g2 O6 L7 ?1 l4 J# R
││├─zookeeper-3.4.10.tar.gz; f% l0 F5 ~( \
│├─02_扩展学习资料
││├─周志华-机器学习.pdf% j8 t# `0 r1 _. {( N' i0 D$ u
││├─推荐系统实践.pdf
││├─统计学习方法.pdf
├─3.代码: |1 ]* u7 Q5 |Y& |
│├─01_算法代码_JupyterNotebook
││├─.ipynb_checkpoints
│││├─1_线性回归最小二乘法-checkpoint.ipynb
│││├─2_线性回归梯度下降法-checkpoint.ipynb( u; E: |. Bi2 v7 P8 E
│││├─3_线性回归调sklearn库实现-checkpoint.ipynb0 }o! [" R0 K' k/ s% A
│││├─4_knn代码实现-checkpoint.ipynb
│││├─5_kmeans-checkpoint.ipynb) l8 W4 R$ c7 s3 |) I9 O7 F" \
│││├─5_kmeans代码实现-checkpoint.ipynb9 C7 v# ^% u; H
│││├─6_tfidf代码实现-checkpoint.ipynb( E; m6 P, e+ Y: F4 K/ b3 K
│││├─7_LFM梯度下降-checkpoint.ipynb- f& q, q- J& Q" I5 |: r
│││├─7_LFM梯度下降代码实现-checkpoint.ipynb6 Q$ a) G# h# i. i, Y( Q7 R
││├─1_线性回归最小二乘法.ipynb2 P7 Y6 K' ]0 a/ {4 @
││├─2_线性回归梯度下降法.ipynb! @& \7 C! @4 K1 y0 m
││├─3_线性回归调sklearn库实现.ipynb
││├─4_knn代码实现.ipynb
││├─5_kmeans代码实现.ipynb
││├─6_tfidf代码实现.ipynb
││├─7_LFM梯度下降代码实现.ipynb2 q3 c; {$ D4 I5 {
││├─data.csv
│├─02_项目代码_MovieRecommendSystem3 Z% o3 X! D4 Z( [' Z% ^$ L
││├─MovieRecommendSystem.rar
├─4.视频
│├─000机器学习和推荐系统_课程简介.wmv
│├─II_电影推荐项目
││├─037电影推荐系统_项目系统设计（上）.wmv9 g" v6 E" `, W8 a9 g0 L9 N
││├─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! y* P3 [( e' X* ?: k
││├─040电影推荐系统_项目框架搭建.wmv" W2 {L7 k4 t6 d, u: Z! ~
││├─041电影推荐系统_数据加载模块（一）.wmv, F1 }1 m' J( J, @- \! q
││├─042电影推荐系统_数据加载模块（二）.wmv! ]$ }% F3 i( W* J
││├─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! x; T! S$ p( ^4 M5 j! [* y
││├─045电影推荐系统_数据加载模块（五）.wmv4 H. u1 E5 S6 t
││├─046电影推荐系统_统计推荐模块（上）.wmv9 ^4 N4 C9 t6 t. M( z; }
││├─047电影推荐系统_统计推荐模块（中）.wmv. J2 W) h3 x+ }/ z% L; _
││├─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! F- S4 L8 _4 ^, R* }+ g
││├─052电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（上）.wmv9 m( q' y- @$ l1 g% ?
││├─053电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下）.wmv3 u8 r0 v9 F& C, A0 o
││├─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）.wmv0 e! B$ C9 V" M$ E
││├─059电影推荐系统_实时推荐模块测试.wmv4 ]3 ii; [. _% R. Y7 m
││├─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）.wmv0 {# Y- j?1 e0 E5 Y: @
││├─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* t" X$ i3 }3 _1 R9 A7 ~" ~
│├─I_理论
││├─001推荐系统简介_概述.wmv3 g! I3 S: D& b! k# ?: vi" ]
││├─002推荐系统简介_推荐系统算法简介.wmv" R7 d! d+ L* I. Q
││├─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.wmv3 K7 e* x: `# I
││├─007机器学习入门_监督学习（上）.wmv' w- nv" T. }7 l4 T( g3 Z
││├─008机器学习入门_监督学习（中）.wmv! _" j4 `# O" ]* H, D" o
││├─009机器学习入门_监督学习（下）.wmv+ J' ~4 z9 f0 i8 A9 j* ri! S
││├─010机器学习模型和算法_python简介.wmvw+ L- P- T* s0 U, p/ j8 y* T
││├─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 ~7 P) e: z& r2 o; i7 P
││├─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.wmv9 r' H' |+ A0 k% y' r6 @# x! k0 `
││├─018机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现.wmv7 {/ I.
││├─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.wmv3 T- p# _6 @- w/ ^; v
││├─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. U+
││├─030推荐系统_推荐系统算法详解（二）.wmv% l) x- g) s' m2 L4 C+ v. j
││├─031推荐系统_推荐系统算法详解（三）.wmv& z9 C/ W3 m, u- a# Y' L- Q
││├─032推荐系统_TF-IDF算法代码示例.wmv" c) e) F& s1 {- Y9 W* u( U/ e
││├─033推荐系统_推荐系统算法详解（四）.wmv" n9 Z5 N4 i6 n$ Z4
││├─034推荐系统_推荐系统算法详解（五）.wmv; H' e; V7 x; q$ b
││├─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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