尚硅谷大数据技术之机器学习和推荐系统
发布时间： 2022-04-21 14:58:30
文件大小： 共计 94 个文件 ，合计: 4.4GB
发布者： 
闲暇资料
资源来源： 
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尚硅谷大数据技术之机器学习和推荐系统 3.1GB
4.视频 3.1GB
000_尚硅谷_机器学习和推荐系统_课程简介.wmv 29.8MB
I_理论 2.1GB
036_尚硅谷_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（下）.wmv 48.5MB
035_尚硅谷_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（上）.wmv 71.2MB
034_尚硅谷_推荐系统_推荐系统算法详解（五）.wmv 55.7MB
033_尚硅谷_推荐系统_推荐系统算法详解（四）.wmv 54.6MB
032_尚硅谷_推荐系统_TF-IDF算法代码示例.wmv 76.1MB
031_尚硅谷_推荐系统_推荐系统算法详解（三）.wmv 47.0MB
030_尚硅谷_推荐系统_推荐系统算法详解（二）.wmv 57.8MB
029_尚硅谷_推荐系统_推荐系统算法详解（一）.wmv 54.9MB
028_尚硅谷_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（下）.wmv 52.0MB
027_尚硅谷_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（上）.wmv 97.6MB
026_尚硅谷_机器学习模型和算法_K均值聚类.wmv 19.4MB
025_尚硅谷_机器学习模型和算法_决策树.wmv 67.9MB
024_尚硅谷_机器学习模型和算法_逻辑回归（下）.wmv 36.5MB
023_尚硅谷_机器学习模型和算法_逻辑回归（上）.wmv 42.8MB
022_尚硅谷_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（下）.wmv 89.0MB
021_尚硅谷_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（中）.wmv 73.5MB
020_尚硅谷_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（上）.wmv 87.1MB
019_尚硅谷_机器学习模型和算法_K近邻.wmv 34.2MB
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 24.5MB
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 68.3MB
016_尚硅谷_机器学习模型和算法_线性回归（下）.wmv 49.6MB
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 39.9MB
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 60.7MB
013_尚硅谷_机器学习模型和算法_线性回归（上）.wmv 55.1MB
012_尚硅谷_机器学习模型和算法_python基础语法（下）.wmv 66.3MB
011_尚硅谷_机器学习模型和算法_python基础语法（上）.wmv 100.3MB
010_尚硅谷_机器学习模型和算法_python简介.wmv 109.9MB
009_尚硅谷_机器学习入门_监督学习（下）.wmv 64.3MB
008_尚硅谷_机器学习入门_监督学习（中）.wmv 67.7MB
007_尚硅谷_机器学习入门_监督学习（上）.wmv 53.8MB
006_尚硅谷_机器学习入门_机器学习概述.wmv 49.5MB
005_尚硅谷_机器学习入门_数学基础（下）.wmv 64.2MB
004_尚硅谷_机器学习入门_数学基础（上）.wmv 63.2MB
003_尚硅谷_推荐系统简介_推荐系统评测.wmv 57.0MB
002_尚硅谷_推荐系统简介_推荐系统算法简介.wmv 61.3MB
001_尚硅谷_推荐系统简介_概述.wmv 74.0MB
II_电影推荐项目 950.5MB
065_尚硅谷_电影推荐系统_实时系统联调测试（下）.wmv 90.2MB
064_尚硅谷_电影推荐系统_实时系统联调测试（上）.wmv 78.0MB
063_尚硅谷_电影推荐系统_基于内容推荐模块（四）.wmv 72.3MB
062_尚硅谷_电影推荐系统_基于内容推荐模块（三）.wmv 45.2MB
061_尚硅谷_电影推荐系统_基于内容推荐模块（二）.wmv 84.1MB
060_尚硅谷_电影推荐系统_基于内容推荐模块（一）.wmv 45.2MB
059_尚硅谷_电影推荐系统_实时推荐模块测试.wmv 53.0MB
058_尚硅谷_电影推荐系统_实时推荐模块（五）.wmv 76.2MB
057_尚硅谷_电影推荐系统_实时推荐模块（四）.wmv 85.4MB
056_尚硅谷_电影推荐系统_实时推荐模块（三）.wmv 104.9MB
055_尚硅谷_电影推荐系统_实时推荐模块（二）.wmv 85.3MB
054_尚硅谷_电影推荐系统_实时推荐模块（一）.wmv 84.9MB
053_尚硅谷_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下）.wmv 45.7MB
2.资料 136 B
资料下载地址.txt 136 B
1.笔记 21.5MB
尚硅谷大数据技术之电影推荐系统.pdf 2.4MB
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 3.8MB
5_推荐系统算法详解.pdf 3.6MB
4_机器学习模型.pdf 3.5MB
3_机器学习基础.pdf 4.1MB
2_数学基础.pdf 1.4MB
1_推荐系统简介.pdf 1.9MB
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