01.机器学习和推荐系统介绍
02.推荐系统简介_概述
03.推荐系统简介_推荐系统算法简介
04.推荐系统简介_推荐系统评测
05.机器学习入门_数学基础（上）
06.机器学习入门_数学基础（下）
07.机器学习入门_机器学习概述
08.机器学习入门_监督学习（上）
09.机器学习入门_监督学习（中）
10.机器学习入门_监督学习（下）
11.机器学习模型和算法_python简介
12.机器学习模型和算法_python基础语法（上）
13.机器学习模型和算法_python基础语法（下）
14.机器学习模型和算法_线性回归（上）
15.机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（上）
16.机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（下）
17.机器学习模型和算法_线性回归（下）
18.机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现
19.机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现
20.机器学习模型和算法_K近邻
21.机器学习模型和算法_K近邻代码实现（上）
22.机器学习模型和算法_K近邻代码实现（中）
23.机器学习模型和算法_K近邻代码实现（下）
24.机器学习模型和算法_逻辑回归（上）
25.机器学习模型和算法_逻辑回归（下）
26.机器学习模型和算法_决策树
27.机器学习模型和算法_K均值聚类
28.机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（上）
29.机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（下）
30.推荐系统_推荐系统算法详解（一）
31.推荐系统_推荐系统算法详解（二）
32.推荐系统_推荐系统算法详解（三）
33.推荐系统_TF-IDF算法代码示例
34.推荐系统_推荐系统算法详解（四）
35.推荐系统_推荐系统算法详解（五）
36.推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（上）
37.推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（下）
38.电影推荐系统_项目系统设计（上）
39.电影推荐系统_项目系统设计（中）
40.电影推荐系统_项目系统设计（下）
41.电影推荐系统_项目框架搭建
42.电影推荐系统_数据加载模块（一）
43.电影推荐系统_数据加载模块（二）
44.电影推荐系统_数据加载模块（三）
45.电影推荐系统_数据加载模块（四）
46.电影推荐系统_数据加载模块（五）
47.电影推荐系统_统计推荐模块（上）
48.电影推荐系统_统计推荐模块（中）
49.电影推荐系统_统计推荐模块（下）
50.电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（上）
51.电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（中）
52.电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（下）
53.电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（上）
54.电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下）
55.电影推荐系统_实时推荐模块（一）
56.电影推荐系统_实时推荐模块（二）
57.电影推荐系统_实时推荐模块（三）
58.电影推荐系统_实时推荐模块（四）
59.电影推荐系统_实时推荐模块（五）
60.电影推荐系统_实时推荐模块测试
61.电影推荐系统_基于内容推荐模块（一）
62.电影推荐系统_基于内容推荐模块（二）
63.电影推荐系统_基于内容推荐模块（三）
64.电影推荐系统_基于内容推荐模块（四）
65.电影推荐系统_实时系统联调测试（上）
66.电影推荐系统_实时系统联调测试（下）
00.配套资料（代码、笔记、资料）
发表于 2022-11-21 10:25:48
