WM048 – 大数据技术之机器学习和推荐系统 [5.5G]
┣━━1.笔记 [21.5M]
┃ ┣━━1_推荐系统简介.pdf [1.9M]
┃ ┣━━2_数学基础.pdf [1.4M]
┃ ┣━━3_机器学习基础.pdf [4.1M]
┃ ┣━━4_机器学习模型.pdf [3.5M]
┃ ┣━━5_推荐系统算法详解.pdf [3.6M]
┃ ┣━━6_电影推荐系统设计.pdf [3.8M]
┃ ┣━━大数据技术之电影推荐系统.pdf [2.4M]
┃ ┣━━jupyter notebook安装使用.docx [33.4K]
┃ ┗━━Python简单教程.docx [913.8K]
┣━━2.资料 [1.1G]
┃ ┣━━01_工具 [1022.9M]
┃ ┃ ┣━━Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe [614.3M]
┃ ┃ ┣━━apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz [64.8M]
┃ ┃ ┣━━elasticsearch-5.6.2.tar.gz [32.2M]
┃ ┃ ┣━━kafka_2.11-2.1.0.tgz [59M]
┃ ┃ ┣━━scala-2.11.8.zip [27.4M]
┃ ┃ ┣━━spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz [191.8M]
┃ ┃ ┗━━zookeeper-3.4.10.tar.gz [33.4M]
┃ ┗━━02_扩展学习资料 [116.5M]
┃ ┣━━统计学习方法.pdf [17.6M]
┃ ┣━━推荐系统实践.pdf [13.3M]
┃ ┗━━周志华-机器学习.pdf [85.7M]
┣━━3.代码 [249.7M]
┃ ┣━━01_算法代码_JupyterNotebook [328.8K]
┃ ┃ ┣━━.ipynb_checkpoints [158.4K]
┃ ┃ ┃ ┣━━1_线性回归最小二乘法-checkpoint.ipynb [25.8K]
┃ ┃ ┃ ┣━━2_线性回归梯度下降法-checkpoint.ipynb [72B]
┃ ┃ ┃ ┣━━3_线性回归调sklearn库实现-checkpoint.ipynb [72B]
┃ ┃ ┃ ┣━━4_knn代码实现-checkpoint.ipynb [14.8K]
┃ ┃ ┃ ┣━━5_kmeans-checkpoint.ipynb [70.1K]
┃ ┃ ┃ ┣━━5_kmeans代码实现-checkpoint.ipynb [28.6K]
┃ ┃ ┃ ┣━━6_tfidf代码实现-checkpoint.ipynb [9.1K]
┃ ┃ ┃ ┣━━7_LFM梯度下降-checkpoint.ipynb [5.2K]
┃ ┃ ┃ ┗━━7_LFM梯度下降代码实现-checkpoint.ipynb [4.7K]
┃ ┃ ┣━━1_线性回归最小二乘法.ipynb [25.8K]
┃ ┃ ┣━━2_线性回归梯度下降法.ipynb [36.1K]
┃ ┃ ┣━━3_线性回归调sklearn库实现.ipynb [24.5K]
┃ ┃ ┣━━4_knn代码实现.ipynb [14.8K]
┃ ┃ ┣━━5_kmeans代码实现.ipynb [50K]
┃ ┃ ┣━━6_tfidf代码实现.ipynb [9.1K]
┃ ┃ ┣━━7_LFM梯度下降代码实现.ipynb [6.2K]
┃ ┃ ┗━━data.csv [3.8K]
┃ ┗━━02_项目代码_MovieRecommendSystem [249.4M]
┃ ┗━━MovieRecommendSystem.rar [249.4M]
┗━━4.视频 [4.1G]
┣━━I_理论 [2.1G]
┃ ┣━━001_推荐系统简介_概述.wmv [74M]
┃ ┣━━002_推荐系统简介_推荐系统算法简介.wmv [61.3M]
┃ ┣━━003_推荐系统简介_推荐系统评测.wmv [57M]
┃ ┣━━004_机器学习入门_数学基础(上).wmv [63.2M]
┃ ┣━━005_机器学习入门_数学基础(下).wmv [64.2M]
┃ ┣━━006_机器学习入门_机器学习概述.wmv [49.5M]
┃ ┣━━007_机器学习入门_监督学习(上).wmv [53.8M]
┃ ┣━━008_机器学习入门_监督学习(中).wmv [67.7M]
┃ ┣━━009_机器学习入门_监督学习(下).wmv [64.3M]
┃ ┣━━010_机器学习模型和算法_python简介.wmv [109.9M]
┃ ┣━━011_机器学习模型和算法_python基础语法(上).wmv [100.3M]
┃ ┣━━012_机器学习模型和算法_python基础语法(下).wmv [66.3M]
┃ ┣━━013_机器学习模型和算法_线性回归(上).wmv [55.1M]
┃ ┣━━014_机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现(上).wmv [60.7M]
┃ ┣━━015_机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现(下).wmv [39.9M]
┃ ┣━━016_机器学习模型和算法_线性回归(下).wmv [49.6M]
┃ ┣━━017_机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现.wmv [68.3M]
┃ ┣━━018_机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现.wmv [24.5M]
┃ ┣━━019_机器学习模型和算法_K近邻.wmv [34.2M]
┃ ┣━━020_机器学习模型和算法_K近邻代码实现(上).wmv [87.1M]
┃ ┣━━021_机器学习模型和算法_K近邻代码实现(中).wmv [73.5M]
┃ ┣━━022_机器学习模型和算法_K近邻代码实现(下).wmv [89M]
┃ ┣━━023_机器学习模型和算法_逻辑回归(上).wmv [42.8M]
┃ ┣━━024_机器学习模型和算法_逻辑回归(下).wmv [36.5M]
┃ ┣━━025_机器学习模型和算法_决策树.wmv [67.9M]
┃ ┣━━026_机器学习模型和算法_K均值聚类.wmv [19.4M]
┃ ┣━━027_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现(上).wmv [97.6M]
┃ ┣━━028_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现(下).wmv [52M]
┃ ┣━━029_推荐系统_推荐系统算法详解(一).wmv [54.9M]
┃ ┣━━030_推荐系统_推荐系统算法详解(二).wmv [57.8M]
┃ ┣━━031_推荐系统_推荐系统算法详解(三).wmv [47M]
┃ ┣━━032_推荐系统_TF-IDF算法代码示例.wmv [76.1M]
┃ ┣━━033_推荐系统_推荐系统算法详解(四).wmv [54.6M]
┃ ┣━━034_推荐系统_推荐系统算法详解(五).wmv [55.7M]
┃ ┣━━035_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现(上).wmv [71.2M]
┃ ┗━━036_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现(下).wmv [48.5M]
┣━━II_电影推荐项目 [2G]
┃ ┣━━037_电影推荐系统_项目系统设计(上).wmv [46.1M]
┃ ┣━━038_电影推荐系统_项目系统设计(中).wmv [29.5M]
┃ ┣━━039_电影推荐系统_项目系统设计(下).wmv [54.7M]
┃ ┣━━040_电影推荐系统_项目框架搭建.wmv [71.9M]
┃ ┣━━041_电影推荐系统_数据加载模块(一).wmv [60.4M]
┃ ┣━━042_电影推荐系统_数据加载模块(二).wmv [67.7M]
┃ ┣━━043_电影推荐系统_数据加载模块(三).wmv [74.6M]
┃ ┣━━044_电影推荐系统_数据加载模块(四).wmv [59.2M]
┃ ┣━━045_电影推荐系统_数据加载模块(五).wmv [93.4M]
┃ ┣━━046_电影推荐系统_统计推荐模块(上).wmv [92.1M]
┃ ┣━━047_电影推荐系统_统计推荐模块(中).wmv [62.9M]
┃ ┣━━048_电影推荐系统_统计推荐模块(下).wmv [76.1M]
┃ ┣━━049_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(上).wmv [95.4M]
┃ ┣━━050_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(中).wmv [46.4M]
┃ ┣━━051_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(下).wmv [75.6M]
┃ ┣━━052_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取(上).wmv [65.1M]
┃ ┣━━053_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取(下).wmv [45.7M]
┃ ┣━━054_电影推荐系统_实时推荐模块(一).wmv [84.9M]
┃ ┣━━055_电影推荐系统_实时推荐模块(二).wmv [85.3M]
┃ ┣━━056_电影推荐系统_实时推荐模块(三).wmv [104.9M]
┃ ┣━━057_电影推荐系统_实时推荐模块(四).wmv [85.4M]
┃ ┣━━058_电影推荐系统_实时推荐模块(五).wmv [76.2M]
┃ ┣━━059_电影推荐系统_实时推荐模块测试.wmv [53M]
┃ ┣━━060_电影推荐系统_基于内容推荐模块(一).wmv [45.2M]
┃ ┣━━061_电影推荐系统_基于内容推荐模块(二).wmv [84.1M]
┃ ┣━━062_电影推荐系统_基于内容推荐模块(三).wmv [45.2M]
┃ ┣━━063_电影推荐系统_基于内容推荐模块(四).wmv [72.3M]
┃ ┣━━064_电影推荐系统_实时系统联调测试(上).wmv [78M]
┃ ┗━━065_电影推荐系统_实时系统联调测试(下).wmv [90.2M]
┗━━000_机器学习和推荐系统_课程简介.wmv [29.8M]