机器学习从入门到精通(原理剖析、实战为王)第4季

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IDEA版Spark2.4新特性+Kafka+机器学习+算法 ( 共13门 )

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老师介绍

  • 徐培成

    徐培成

    多年开发和教学经验,技术全才。精通Java,大数据,Python等编程语言和技术框架; 授课10年,被学生称为顶尖高手! 讲课特点: 全部干货,拒绝忽悠,拒绝废话,上来就干! 庖丁解牛,剥茧抽丝,行云流水,大彻大悟,让你听课听到兴奋!
简  介 本套课程用浅显易懂的语言精准概括了机器学习的相关知识,内容全面,总结到位,剖析了机器学习,让学员看的懂、学的会、做的出。IDEA版Spark2.4新特性从入门到 精通教程(源码分析)第12季
学习资料和技术交流请与老师QQ沟通 1586281525

本套课程用浅显易懂的语言精准概括了机器学习的相关知识,内容全面,总结到位,剖析了机器学习的what,who,when, where, how,以及why等相关问题。内容涵盖:机器学习、推荐系统、朴素贝叶斯算法等,注重原理剖析、实战为王。跟着老师的要求,你能解决企业级的相关技术问题。

视频目录:
164.userCF的推荐列表实现
165.userCF的推荐列表实现-数据验证
166.itemCF的原理说明
167.itemCF的itemUsers计算
168.itemCF的item相似度矩阵算法-排序
169.itemCF下计算用户对商品的偏好值
170.itemCF下实现用户商品推荐
171.itemCF下实现用户商品推荐-验证结果
172.john breese相似度对流行商品进行惩罚
173.机器学习-中文垃圾邮件分类
174.推荐系统-scala实现itemCF算法
175.推荐系统-scala实现商品相似度矩阵求解
176.推荐系统-userCF-itemCF的比较.avi
177.推荐系统-f1score物理意义计算
178.推荐系统-处理观影数据用于itemCF测试
179.推荐系统-处理观影数据用于itemCF测试scala修剪1
180.推荐系统-精确率和召回率结果验证
 

* 课程提供者:猿课教育