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标题:
大数据技术之机器学习和推荐系统
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作者:
admin
时间:
2019-4-29 18:51
标题:
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.pdf
1 Z6 {/ J- {- \( I: A6 l
│ ├─6_电影推荐系统设计.pdf
# L: |$ L, }3 p6 O P- 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.zip
6 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: |. B i2 v7 P8 E
│ │ │ ├─3_线性回归调sklearn库实现-checkpoint.ipynb
0 } 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.ipynb
9 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.ipynb
6 Q$ a) G# h# i. i, Y( Q7 R
│ │ ├─1_线性回归最小二乘法.ipynb
2 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.ipynb
2 q3 c; {$ D4 I5 {
│ │ ├─data.csv
│ ├─02_项目代码_MovieRecommendSystem
3 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）.wmv
9 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）.wmv
4 H. u1 E5 S6 t
│ │ ├─046电影推荐系统_统计推荐模块（上）.wmv
9 ^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）.wmv
9 m( q' y- @$ l1 g% ?
│ │ ├─053电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下）.wmv
3 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）.wmv
0 e! B$ C9 V" M$ E
│ │ ├─059电影推荐系统_实时推荐模块测试.wmv
4 ]3 i i; [. _% 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）.wmv
0 {# 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.wmv
3 g! I3 S: D& b! k# ?: v i" ]
│ │ ├─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.wmv
3 K7 e* x: `# I
│ │ ├─007机器学习入门_监督学习（上）.wmv
' w- n v" 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* r i! S
│ │ ├─010机器学习模型和算法_python简介.wmv
w+ 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）.wmv
2 ~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.wmv
9 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.wmv
7 {/ I. [4 |) w7 \; `$ D2 a6 h
│ │ ├─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
3 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+ [8 r+ _4 ^- \
│ │ ├─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 [9 T0 p
│ │ ├─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
下载地址：
作者:
mas曹
时间:
2019-4-30 14:55
eVYJ与大数据
作者:
FunnyKing
时间:
2019-5-9 21:12
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作者:
Breeze
时间:
2019-5-13 21:59
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作者:
ghost02
时间:
2019-5-16 20:26
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