[Python教程] 推荐系统基础-黑马程序员Python5.0全栈视频教程

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查看281 | 回复1 | 2021-1-18 23:17:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
├─17-推荐系统基础
│  ├─1 推荐系统简介
1 内容介绍.mp4
10 协同过滤-通过杰卡德相似度计算推荐结果案例.mp4
11 协同过滤-连续评分数据通过皮尔逊相关系数计算相似度.mp4
12 基于模型的协同过滤算法.mp4
13 基于模型的推荐算法-矩阵分解.mp4
14 推荐系统的评估-准确性和覆盖率.mp4
15 推荐系统的评估-探索与利用问题.mp4
16 推荐系统的评估实践.mp4
17 推荐系统的冷启动-用户冷启动.mp4
18 推荐系统的冷启动-物品冷启动和系统冷启动.mp4
19 基于内容推荐介绍.mp4
2 推荐系统概念.mp4
20 基于内容推荐和基于物品协同过滤区别.mp4
21 电影评分预测案例-思路分析.mp4
22 电影评分预测案例-关键代码实现.mp4
23 电影评分预测案例-基于物品的协同过滤.mp4
24 内容回顾.mp4
3 推荐和web区别.mp4
4 大数据lambda架构介绍.mp4
5 推荐算法架构.mp4
6 推荐整体流程说明.mp4
7 推荐模型构建流程.mp4
8 协同过滤的基本思路.mp4
9 相似度计算的方法.mp4

│  ├─2 推荐算法
1 baseline概念介绍.mp4
10 LFM代码实现.mp4
11 基于内容推荐概述.mp4
12 使用tf-idf进行关键词提取.mp4
13 数据合并.mp4
14 TF-idf为每一部电影提取关键词.mp4
15 用户画像的建立.mp4
16 基于内容推荐过程回顾.mp4
17 word2Vec词向量模型建立并推荐电影.mp4
18 词向量回顾.mp4
19 虚拟机配置说明.mp4
2 baseline梯度下降优化代码分析.mp4
3 baseline梯度下降优化实现.mp4
4 baseline数据集拆分和指标评估分析.mp4
5 baseline数据集拆分和指标评估实现.mp4
6 baseline交替最小二乘法思路分析.mp4
7 baseline交替最小二乘法完成.mp4
8 LFM原理和损失优化.mp4
9 LFM推导分析.mp4

│  ├─3 Hadoop
1 内容回顾.mp4
10 yarn的架构.mp4
11 上午内容回顾.mp4
12 mapreduce介绍 hadoopstreaming实现mapreduce.mp4
13 MRJob简介.mp4
14 MRJob实现wordcount.mp4
15 MRJob案例-topn统计.mp4
16 MRJob案例-文件join.mp4
17 mapreduce执行过程说明.mp4
18 mapreduce架构.mp4
19 hadoop生态介绍.mp4
2 Hadoop概念和发展过程.mp4
20 hdfs的读写流程.mp4
21 大数据框架发行版选择问题.mp4
22 大数据和互联网产品配合.mp4
23 数据分析工作示例.mp4
3 Hadoop组件介绍-HDFS.mp4
4 Hadoop组件介绍-MapReduce.mp4
5 Hadoop组件介绍-YARN.mp4
6 hdfs启动和常用shell指令.mp4
7 hdfs架构介绍.mp4
8 hdfs的安装.mp4
9 yarn作用.mp4

│  ├─4 Hive 和 HBase
1 内容回顾.mp4
10 Hive综合案例说明.mp4
11 Hive综合案例实现.mp4
12 Hive内容总结.mp4
13 sqoop简介.mp4
14 sqoop导入mysql数据到hdfs.mp4
15 Hbase概念.mp4
16 Hbase的事务和CAP定理.mp4
17 Hbase的基础架构.mp4
18 Hbase回顾.mp4
2 Hive的概念.mp4
3 Hive的架构.mp4
4 HQL和传统关系型数据库对比.mp4
5 Hive的安装.mp4
6 Hive的基本使用.mp4
7 Hive的内部表和外部表.mp4
8 Hive的分区表.mp4
9 Hive的自定义函数.mp4

│  ├─5 Spark core
1 内容回顾.mp4
10 spark案例-wordcount.mp4
11 spark案例-pvuv和topn统计思路分析.mp4
12 spark案例-pvuv和topn统计案例完成.mp4
13 spark案例-ip统计分析.mp4
14 spark案例-ip统计代码问题说明.mp4
15 spark案例-ip统计完成.mp4
16 sparkstandalone模式角色说明.mp4
17 spark的安装.mp4
18 spark core回顾.mp4
19 HBase回顾.mp4
2 spark简介.mp4
20 HBase shell介绍.mp4
21 HBase表设计案例.mp4
22 hive on HBase介绍.mp4
23 happybase操作hbase.mp4
24 重点回顾.mp4
3 spark的wordcount体验.mp4
4 spark中RDD概念的介绍.mp4
5 RDD的创建-parallelize方式.mp4
6 RDD的三类算子介绍.mp4
7 RDD的算子练习-transformation.mp4
8 RDD的算子练习-action.mp4
9 pycharm链接centos远程提交代码.mp4

│  ├─6 Spark sql 和 Spark streaming
1 内容回顾.mp4
10 数据清洗案例-数据去重.mp4
11 数据清洗案例-缺失值处理.mp4
12 数据清洗案例-异常值处理.mp4
13 sparkSQL回顾.mp4
14 sparkstreaming简介.mp4
15 sparkstreaming组件介绍.mp4
16 sparkstreaming的wordcount案例.mp4
17 sparkstreaming的有状态操作-updatestatebykey.mp4
18 sparkstreaming的有状态操作-window操作.mp4
19 sparkstreaming内容回顾.mp4
2 SparkSQl介绍.mp4
20 算法相关内容回顾.mp4
21 框架相关内容回顾.mp4
3 SparkSQL中dataframe介绍.mp4
4 远程连接jupyternotebook&RDD创建DataFrame.mp4
5 从CSV文件读取数据创建DataFrame.mp4
6 SparkSQL的DataFrame常用API练习.mp4
7 SparkSQL的DataFrame常用API总结.mp4
8 SparkSQL从内存中加载JSON数据.mp4
9 SparkSQL从文件中加载JSON数据.mp4

│  └─7 推荐系统案例
│          1 内容回顾.mp4
│          10 用户特征数据缺失值处理分析.mp4
│          11 sparkMLlib创建随机森林模型预测缺失值-clip.mp4
│          12 缺失值预测完毕数据回填.mp4
│          13 CTR预估数据准备完成.mp4
│          14 SparkML训练逻辑回归模型说明.mp4
│          15 SparkML训练CTR预估模型-数据合并.mp4
│          16 SparkML训练CTR预估模型训练和结果说明.mp4
│          17 根据用户喜好的类别找到对应的商品进行召回并缓存.mp4
│          18 离线推荐实时推荐说明.mp4
│          19 实时推荐完成.mp4
│          2 数据集分析-逻辑回归模型创建分析.mp4
│          20 推荐命令行运行效果展示.mp4
│          21 推荐过程回顾 问题说明.mp4
│          22 内容回顾.mp4
│          3 数据集分析-协同过滤模型创建.mp4
│          4 Pandas拆分数据.mp4
│          5 用户行为数据情况分析.mp4
│          6 用户类别ALS模型训练-评分数据处理.mp4
│          7 用户类别ALS模型训练完成.mp4
│          8 通过spark进行onehot编码.mp4
│          9 根据时间划分训练集测试集.mp4



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123457125 | 2021-7-30 05:49:52 | 显示全部楼层
厉害了悟空源码,这么多资源
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