【马士兵】机器学习和算法体系|高清无秘

课程目录

├── 01_算法和数据结构路线、注意点与常见问题/
│ └── [964M] 01_算法和数据结构路线、注意点与常见问题.mp4
├── 02_机器学习介绍、原理及应用场景/
│ └── [1.9G] 01_机器学习介绍、原理及应用场景.mp4
├── 03_线性回归算法的原理及参数优化方案/
│ └── [1.5G] 01_线性回归算法的原理及参数优化方案.mp4
├── 04_基于Spark MLlib训练回归算法模型/
│ └── [1.8G] 01_基于Spark MLlib训练回归算法模型.mp4
├── 05_逻辑回归算法的原理及算法公式推导/
│ └── [1.8G] 01_逻辑回归算法的原理及算法公式推导.mp4
├── 06_逻辑回归算法原理及公式推导/
│ └── [852M] 01_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4
├── 07_逻辑回归算法原理及公式推导/
│ └── [1.8G] 01_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4
├── 08_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能/
│ └── [1.6G] 01_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能.mp4
├── 09_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理/
│ └── [648M] 01_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理.mp4
├── 10_KNN手写数字识别及KMeans算法原理/
│ └── [1.7G] 01_KNN手写数字识别及KMeans算法原理.mp4
├── 11_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例/
│ └── [1.8G] 01_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例.mp4
├── 12_分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用/
│ └── [1.6G] 01_分析KMeans精准营销案例代码.mp4
├── 13_百度地图实时路况及路况预测/
│ └── [2.0G] 01_百度地图实时路况及路况预测.mp4
├── 14_决策树算法的原理/
│ └── [1.9G] 01_决策树算法的原理.mp4
├── 15_随机森林算法与算法总结/
│ └── [1.5G] 01_随机森林算法与算法总结.mp4
├── 16_推荐系统的来龙去脉与推荐架构/
│ └── [1.3G] 01_推荐系统的来龙去脉与推荐架构.mp4
├── 17_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集/
│ └── [1.5G] 01_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集.mp4
├── 18_推荐系统代码实现及测试/
│ └── [1.9G] 01_推荐系统代码实现及测试.mp4
├── 19_实现推荐系统在线推荐微服务/
│ └── [2.3G] 01_实现推荐系统在线推荐微服务.mp4
├── 20_基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移/
│ └── [1.7G] 01_基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移.mp4
├── 21_提取节目的关键词，构建节目画像/
│ └── [1.9G] 01_提取节目的关键词，构建节目画像.mp4
├── 22_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词/
│ └── [1.6G] 01_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词.mp4
├── 23_基于节目画像计算节目的相似度/
│ └── [1.4G] 01_基于节目画像计算节目的相似度.mp4
├── 24_基于物品画像计算相似度/
│ └── [1.6G] 01_基于物品画像计算相似度.mp4
├── 25_实现基于模型的召回策略/
│ └── [1.6G] 01_实现基于模型的召回策略.mp4
├── 26_基本函数类及富函数的使用/
│ └── [1.9G] 01_基本函数类及富函数的使用.mp4
├── 27_构建节目画像与用户画像/
│ └── [1.6G] 01_构建节目画像与用户画像.mp4
├── 28_构建用户画像及性能调优/
│ └── [1.9G] 01_构建用户画像及性能调优.mp4
├── 29_构建特征中心及模型召回实现/
│ └── [1.4G] 01_构建特征中心及模型召回实现.mp4
├── 30_训练排序模型及搭建推荐系统微服务/
│ └── [1.3G] 01_训练排序模型及搭建推荐系统微服务.mp4
├── 31_推荐系统项目-大总结/
│ └── [1.4G] 01_推荐系统项目-大总结.mp4