机器学习和算法体系【马士兵教育】| 完结

机器学习算法和理论，是是以计算机学习人类行为为目的，而研究出的一整套方法论。这些方法论中，包括了如何从大量数据中挖掘规律和知识的方法论。推荐算法，是以给user推荐合适item为目的算法体系。而要实现这一目的，需要从大量数据中挖掘规律和知识，这就要用到机器学习这套方法论了。简单地说，机器学习是方法基础，推荐算法是器学习的各种机应用领域中的一种。

〖课程截图〗:

〖课程目录〗:

• ├──01_算法和数据结构路线、注意点与常见问题
• | └──01_算法和数据结构路线、注意点与常见问题
• | | └──01_算法和数据结构路线、注意点与常见问题.mp4 920.41M
• ├──02_机器学习介绍、原理及应用场景
• | └──02_机器学习介绍、原理及应用场景
• | | └──01_机器学习介绍、原理及应用场景.mp4 1.84G
• ├──03_线性回归算法的原理及参数优化方案
• | └──03_线性回归算法的原理及参数优化方案
• | | └──01_线性回归算法的原理及参数优化方案.mp4 1.43G
• ├──04_基于Spark MLlib训练回归算法模型
• | └──04_基于Spark MLlib训练回归算法模型
• | | └──01_基于Spark MLlib训练回归算法模型.mp4 1.73G
• ├──05_逻辑回归算法的原理及算法公式推导
• | └──05_逻辑回归算法的原理及算法公式推导
• | | └──01_逻辑回归算法的原理及算法公式推导.mp4 1.71G
• ├──06_逻辑回归算法原理及公式推导
• | └──06_逻辑回归算法原理及公式推导
• | | └──01_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4 813.28M
• ├──07_逻辑回归算法原理及公式推导
• | └──07_逻辑回归算法原理及公式推导
• | | └──01_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4 1.78G
• ├──08_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能
• | └──08_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能
• | | └──5285890806034407445_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能.mp4 943.20M
• ├──09_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理
• | └──09_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理
• | | └──5285890806037376665_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理.mp4 307.24M
• ├──10_ KNN手写数字识别及KMeans算法原理
• | └──10_ KNN手写数字识别及KMeans算法原理
• | | └──5285890806037376693_KNN手写数字识别及KMeans算法原理.mp4 998.31M
• ├──11_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例
• | └──11_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例
• | | └──5285890806037298195_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例.mp4 1.07G
• ├──12_分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用
• | └──12_分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用
• | | └──5285890806037378040_KMeans精准营销案例及KMeans在推荐系统应用.mp4 1.02G
• ├──13_百度地图实时路况及路况预测
• | └──13_百度地图实时路况及路况预测
• | | └──01-百度地图实时路况及路况预测.mp4 1.23G
• ├──14_决策树算法的原理
• | └──14_决策树算法的原理
• | | └──5285890805996610452_决策树算法的原理.mp4 1.22G
• ├──15_随机森林算法与算法总结
• | └──15_随机森林算法与算法总结
• | | └──5285890806037358872_随机森林算法与算法总结.mp4 808.27M
• ├──16_推荐系统的来龙去脉与推荐架构
• | └──16_推荐系统的来龙去脉与推荐架构
• | | └──5285890806037359484_推荐系统的来龙去脉与推荐架构.mp4 741.80M
• ├──17_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集
• | └──17_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集
• | | └──5285890806037381325_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集.mp4 757.03M
• ├──18_推荐系统代码实现及测试
• | └──18_推荐系统代码实现及测试
• | | └──5285890806037360150_推荐系统代码实现及测试.mp4 1.40G
• ├──19_实现推荐系统在线推荐微服务
• | └──19_实现推荐系统在线推荐微服务
• | | └──5285890806037360823_实现推荐系统在线推荐微服务.mp4 1.01G
• ├──20_基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移
• | └──20_基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移
• | | └──5285890806037382597_基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移.mp4 1.04G
• ├──21_提取节目的关键词，构建节目画像
• | └──21_提取节目的关键词，构建节目画像
• | | └──5285890806037361466_提取节目的关键词，构建节目画像.mp4 1.25G
• ├──22_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词
• | └──22_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词
• | | └──5285890806037361452_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词.mp4 777.24M
• ├──23_基于节目画像计算节目的相似度
• | └──23_基于节目画像计算节目的相似度
• | | └──5285890806037470697_基于节目画像计算节目的相似度.mp4 783.28M
• ├──24_基于物品画像计算相似度
• | └──24_基于物品画像计算相似度
• | | └──5285890806037411501_基于物品画像计算相似度.mp4 1017.61M
• ├──25_实现基于模型的召回策略
• | └──25_实现基于模型的召回策略
• | | └──5285890806037450024_实现基于模型的召回策略.mp4 1.00G
• ├──26_基本函数类及富函数的使用
• | └──26_基本函数类及富函数的使用
• | | └──5285890802023332768_基本函数类及富函数的使用.mp4 1005.99M
• ├──27_ 构建节目画像与用户画像
• | └──27_ 构建节目画像与用户画像
• | | └──5285890806037383969_构建节目画像与用户画像.mp4 1.02G
• ├──28_构建用户画像及性能调优
• | └──28_构建用户画像及性能调优
• | | └──5285890806037384009_构建用户画像及性能调优.mp4 1.04G
• ├──29_构建特征中心及模型召回实现
• | └──29_构建特征中心及模型召回实现
• | | └──5285890806037412175_构建特征中心及模型召回实现.mp4 776.20M
• ├──30_训练排序模型及搭建推荐系统微服务
• | └──30_训练排序模型及搭建推荐系统微服务
• | | └──5285890801031033528_训练排序模型及搭建推荐系统微服务.mp4 255.67M
• └──31_推荐系统项目-大总结
• | └──31_推荐系统项目-大总结
• | | └──5285890801119406180_推荐系统项目-大总结.mp4 224.65M