└─ 尚硅谷大数据技术之机器学习和推荐系统 ->
├─ 4.视频 ->
├─ I_理论 ->
├─ 036_尚硅谷_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（下）.wmv - 48.5M
├─ 035_尚硅谷_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（上）.wmv - 71.2M
├─ 034_尚硅谷_推荐系统_推荐系统算法详解（五）.wmv - 55.7M
├─ 033_尚硅谷_推荐系统_推荐系统算法详解（四）.wmv - 54.6M
├─ 032_尚硅谷_推荐系统_TF-IDF算法代码示例.wmv - 76.1M
├─ 031_尚硅谷_推荐系统_推荐系统算法详解（三）.wmv - 47M
├─ 030_尚硅谷_推荐系统_推荐系统算法详解（二）.wmv - 57.8M
├─ 029_尚硅谷_推荐系统_推荐系统算法详解（一）.wmv - 54.9M
├─ 028_尚硅谷_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（下）.wmv - 52M
├─ 027_尚硅谷_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（上）.wmv - 97.6M
├─ 026_尚硅谷_机器学习模型和算法_K均值聚类.wmv - 19.4M
├─ 025_尚硅谷_机器学习模型和算法_决策树.wmv - 67.9M
├─ 024_尚硅谷_机器学习模型和算法_逻辑回归（下）.wmv - 36.5M
├─ 023_尚硅谷_机器学习模型和算法_逻辑回归（上）.wmv - 42.8M
├─ 022_尚硅谷_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（下）.wmv - 89M
├─ 021_尚硅谷_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（中）.wmv - 73.5M
├─ 020_尚硅谷_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（上）.wmv - 87.1M
├─ 019_尚硅谷_机器学习模型和算法_K近邻.wmv - 34.2M
├─ 018_尚硅谷_机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现.wmv - 24.5M
├─ 017_尚硅谷_机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现.wmv - 68.3M
├─ 016_尚硅谷_机器学习模型和算法_线性回归（下）.wmv - 49.6M
├─ 015_尚硅谷_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
├─ 014_尚硅谷_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
├─ 013_尚硅谷_机器学习模型和算法_线性回归（上）.wmv - 55.1M
├─ 012_尚硅谷_机器学习模型和算法_python基础语法（下）.wmv - 66.3M
├─ 011_尚硅谷_机器学习模型和算法_python基础语法（上）.wmv - 100.3M
├─ 010_尚硅谷_机器学习模型和算法_python简介.wmv - 109.9M
├─ 009_尚硅谷_机器学习入门_监督学习（下）.wmv - 64.3M
├─ 008_尚硅谷_机器学习入门_监督学习（中）.wmv - 67.7M
├─ 007_尚硅谷_机器学习入门_监督学习（上）.wmv - 53.8M
├─ 006_尚硅谷_机器学习入门_机器学习概述.wmv - 49.5M
├─ 005_尚硅谷_机器学习入门_数学基础（下）.wmv - 64.2M
├─ 004_尚硅谷_机器学习入门_数学基础（上）.wmv - 63.2M
├─ 003_尚硅谷_推荐系统简介_推荐系统评测.wmv - 57M
├─ 002_尚硅谷_推荐系统简介_推荐系统算法简介.wmv - 61.3M
└─ 001_尚硅谷_推荐系统简介_概述.wmv - 74M
├─ II_电影推荐项目 ->
├─ 065_尚硅谷_电影推荐系统_实时系统联调测试（下）.wmv - 90.2M
├─ 064_尚硅谷_电影推荐系统_实时系统联调测试（上）.wmv - 78M
├─ 063_尚硅谷_电影推荐系统_基于内容推荐模块（四）.wmv - 72.3M
├─ 062_尚硅谷_电影推荐系统_基于内容推荐模块（三）.wmv - 45.2M
├─ 061_尚硅谷_电影推荐系统_基于内容推荐模块（二）.wmv - 84.1M
├─ 060_尚硅谷_电影推荐系统_基于内容推荐模块（一）.wmv - 45.2M
├─ 059_尚硅谷_电影推荐系统_实时推荐模块测试.wmv - 53M
├─ 058_尚硅谷_电影推荐系统_实时推荐模块（五）.wmv - 76.2M
├─ 057_尚硅谷_电影推荐系统_实时推荐模块（四）.wmv - 85.4M
├─ 056_尚硅谷_电影推荐系统_实时推荐模块（三）.wmv - 104.9M
├─ 055_尚硅谷_电影推荐系统_实时推荐模块（二）.wmv - 85.3M
├─ 054_尚硅谷_电影推荐系统_实时推荐模块（一）.wmv - 84.9M
├─ 053_尚硅谷_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下）.wmv - 45.7M
├─ 052_尚硅谷_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（上）.wmv - 65.1M
├─ 051_尚硅谷_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（下）.wmv - 75.6M
├─ 050_尚硅谷_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（中）.wmv - 46.4M
├─ 049_尚硅谷_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（上）.wmv - 95.4M
├─ 048_尚硅谷_电影推荐系统_统计推荐模块（下）.wmv - 76.1M
├─ 047_尚硅谷_电影推荐系统_统计推荐模块（中）.wmv - 62.9M
├─ 046_尚硅谷_电影推荐系统_统计推荐模块（上）.wmv - 92.1M
├─ 045_尚硅谷_电影推荐系统_数据加载模块（五）.wmv - 93.4M
├─ 044_尚硅谷_电影推荐系统_数据加载模块（四）.wmv - 59.2M
├─ 043_尚硅谷_电影推荐系统_数据加载模块（三）.wmv - 74.6M
├─ 042_尚硅谷_电影推荐系统_数据加载模块（二）.wmv - 67.7M
├─ 041_尚硅谷_电影推荐系统_数据加载模块（一）.wmv - 60.4M
├─ 040_尚硅谷_电影推荐系统_项目框架搭建.wmv - 71.9M
├─ 039_尚硅谷_电影推荐系统_项目系统设计（下）.wmv - 54.7M
├─ 038_尚硅谷_电影推荐系统_项目系统设计（中）.wmv - 29.5M
└─ 037_尚硅谷_电影推荐系统_项目系统设计（上）.wmv - 46.1M
└─ 000_尚硅谷_机器学习和推荐系统_课程简介.wmv - 29.8M
├─ 3.代码 ->
├─ 02_项目代码_MovieRecommendSystem ->
└─ MovieRecommendSystem.rar - 249.4M
└─ 01_算法代码_JupyterNotebook ->
├─ .ipynb_checkpoints ->
├─ 7_LFM梯度下降代码实现-checkpoint.ipynb - 5KB
├─ 7_LFM梯度下降-checkpoint.ipynb - 5KB
├─ 6_tfidf代码实现-checkpoint.ipynb - 9KB
├─ 5_kmeans代码实现-checkpoint.ipynb - 29KB
├─ 5_kmeans-checkpoint.ipynb - 70KB
├─ 4_knn代码实现-checkpoint.ipynb - 15KB
├─ 3_线性回归调sklearn库实现-checkpoint.ipynb - 72B
├─ 2_线性回归梯度下降法-checkpoint.ipynb - 72B
└─ 1_线性回归最小二乘法-checkpoint.ipynb - 26KB
├─ data.csv - 4KB
├─ 7_LFM梯度下降代码实现.ipynb - 6KB
├─ 6_tfidf代码实现.ipynb - 9KB
├─ 5_kmeans代码实现.ipynb - 50KB
├─ 4_knn代码实现.ipynb - 15KB
├─ 3_线性回归调sklearn库实现.ipynb - 25KB
├─ 2_线性回归梯度下降法.ipynb - 36KB
└─ 1_线性回归最小二乘法.ipynb - 26KB
├─ 2.资料 ->
└─ 资料下载地址.txt - 136B
└─ 1.笔记 ->
├─ 尚硅谷大数据技术之电影推荐系统.pdf - 2.4M
├─ Python简单教程.docx - 914KB
├─ jupyter notebook安装使用.docx - 33KB
├─ 6_电影推荐系统设计.pdf - 3.8M
├─ 5_推荐系统算法详解.pdf - 3.6M
├─ 4_机器学习模型.pdf - 3.5M
├─ 3_机器学习基础.pdf - 4.1M
├─ 2_数学基础.pdf - 1.4M
└─ 1_推荐系统简介.pdf - 1.9M
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。
评论(0)