课程文件目录：V-2689：电影推荐系统（机器学习篇）实战视频教程[4G]01.机器学习和推荐系统介绍 02.推荐系统简介_概述 03.推荐系统简介_推荐系统算法简介 04.推荐系统简介_推荐系统评测 05.机器学习入门_数学基础（上） 06.机器学习入门_数学基础（下） 07.机器学习入门_机器学习概述 08.机器学习入门_监督学习（上） 09.机器学习入门_监督学习（中） 10.机器学习入门_监督学习（下） 11.机器学习模型和算法_python简介 12.机器学习模型和算法_python基础语法（上） 13.机器学习模型和算法_python基础语法（下） 14.机器学习模型和算法_线性回归（上） 15.机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（上） 16.机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（下） 17.机器学习模型和算法_线性回归（下） 18.机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现 19.机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现 20.机器学习模型和算法_K近邻 21.机器学习模型和算法_K近邻代码实现（上） 22.机器学习模型和算法_K近邻代码实现（中） 23.机器学习模型和算法_K近邻代码实现（下） 24.机器学习模型和算法_逻辑回归（上） 25.机器学习模型和算法_逻辑回归（下） 26.机器学习模型和算法_决策树 27.机器学习模型和算法_K均值聚类 28.机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（上） 29.机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（下） 30.推荐系统_推荐系统算法详解（一） 31.推荐系统_推荐系统算法详解（二） 32.推荐系统_推荐系统算法详解（三） 33.推荐系统_TF-IDF算法代码示例 34.推荐系统_推荐系统算法详解（四） 35.推荐系统_推荐系统算法详解（五） 36.推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（上） 37.推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（下） 38.电影推荐系统_项目系统设计（上） 39.电影推荐系统_项目系统设计（中） 40.电影推荐系统_项目系统设计（下） 41.电影推荐系统_项目框架搭建 42.电影推荐系统_数据加载模块（一） 43.电影推荐系统_数据加载模块（二） 44.电影推荐系统_数据加载模块（三） 45.电影推荐系统_数据加载模块（四） 46.电影推荐系统_数据加载模块（五） 47.电影推荐系统_统计推荐模块（上） 48.电影推荐系统_统计推荐模块（中） 49.电影推荐系统_统计推荐模块（下） 50.电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（上） 51.电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（中） 52.电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（下） 53.电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（上） 54.电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下） 55.电影推荐系统_实时推荐模块（一） 56.电影推荐系统_实时推荐模块（二） 57.电影推荐系统_实时推荐模块（三） 58.电影推荐系统_实时推荐模块（四） 59.电影推荐系统_实时推荐模块（五） 60.电影推荐系统_实时推荐模块测试 61.电影推荐系统_基于内容推荐模块（一） 62.电影推荐系统_基于内容推荐模块（二） 63.电影推荐系统_基于内容推荐模块（三） 64.电影推荐系统_基于内容推荐模块（四） 65.电影推荐系统_实时系统联调测试（上） 66.电影推荐系统_实时系统联调测试（下） 00.配套资料（代码、笔记、资料）
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发表于 2021-9-3 01:16:45
