课程目录
1 01.userCF的推荐列表实现 (24:46) 2 02.userCF的推荐列表实现-数据验证 (03:54) 3 03.itemCF的原理说明 (08:16) 4 04.itemCF的itemUsers计算 (05:33) 5 05.itemCF的item相似度矩阵算法-排序 (07:25) 6 06.itemCF下计算用户对商品的偏好值 (20:55) 7 07.itemCF下实现用户商品推荐 (16:48) 8 08.itemCF下实现用户商品推荐-验证结果 (05:09) 9 09.john breese相似度对流行商品进行惩罚 (34:29) 10 10.机器学习-中文垃圾邮件分类 (20:46) 11 11.推荐系统-scala实现itemCF算法 (24:51) 12 12.推荐系统-scala实现商品相似度矩阵求解 (23:43) 13 13.推荐系统-userCF-itemCF的比较 (03:39) 14 14.推荐系统-f1score物理意义计算 (29:09) 15 15.推荐系统-处理观影数据用于itemCF测试 (34:11) 16 16.处理观影数据用于itemCF测试scala修剪 (59:23) 17 17.推荐系统-**率和召回率结果验证 (41:44)
