腾讯课堂机器学习和算法体系【马士兵教育】-程序员联盟

54cxylm 发表于 2022-9-16 16:04:06 | 显示全部楼层 |阅读模式

腾讯课堂机器学习和算法体系【马士兵教育】

知识精讲 课程种类
31 课时
中级难度
马 课程讲师

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├──01_算法和数据结构路线、注意点与常见问题
| └──01_算法和数据结构路线、注意点与常见问题.mp4 920.41M
├──02_机器学习介绍、原理及应用场景
| └──02_机器学习介绍、原理及应用场景.mp4 1.84G
├──03_线性回归算法的原理及参数优化方案.mp4
| └──03_线性回归算法的原理及参数优化方案.mp4 1.43G
├──04_基于Spark MLlib训练回归算法模型
| └──04_基于Spark MLlib训练回归算法模型.mp4 1.73G
├──05_逻辑回归算法的原理及算法公式推导
| └──05_逻辑回归算法的原理及算法公式推导.mp4 1.71G
├──06_逻辑回归算法原理及公式推导
| └──06_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4 813.28M
├──07_逻辑回归算法原理及公式推导
| └──07_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4 1.78G
├──08_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能
| └──08_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能.mp4 943.20M
├──09_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理
| └──09_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理.mp4 307.24M
├──10_ KNN手写数字识别及KMeans算法原理
| └──10_ KNN手写数字识别及KMeans算法原理.mp4 998.31M
├──11_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例
| └──11_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例.mp4 1.07G
├──12_分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用
| └──12_分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用.mp4 1.02G
├──13_百度地图实时路况及路况预测
| └──13_百度地图实时路况及路况预测.mp4 1.23G
├──14_决策树算法的原理
| └──14_决策树算法的原理.mp4 1.22G
├──15_随机森林算法与算法总结
| └──15_随机森林算法与算法总结.mp4 808.27M
├──16_推荐系统的来龙去脉与推荐架构
| └──16_推荐系统的来龙去脉与推荐架构.mp4 741.80M
├──17_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集
| └──17_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集.mp4 757.03M
├──18_推荐系统代码实现及测试
| └──18_推荐系统代码实现及测试.mp4 1.40G
├──19_实现推荐系统在线推荐微服务
| └──19_实现推荐系统在线推荐微服务.mp4 1.01G
├──20_基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移
| └──20_基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移.mp4 1.04G
├──21_提取节目的关键词，构建节目画像
| └──21_提取节目的关键词，构建节目画像.mp4 1.25G
├──22_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词
| └──22_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词.mp4 777.24M
├──23_基于节目画像计算节目的相似度
| └──23_基于节目画像计算节目的相似度.mp4 783.28M
├──24_基于物品画像计算相似度
| └──24_基于物品画像计算相似度.mp4 1017.61M
├──25_实现基于模型的召回策略
| └──25_实现基于模型的召回策略.mp4 1.00G
├──26_基本函数类及富函数的使用
| └──26_基本函数类及富函数的使用.mp4 1005.99M
├──27_ 构建节目画像与用户画像
| └──27_ 构建节目画像与用户画像.mp4 1.02G
├──28_构建用户画像及性能调优
| └──28_构建用户画像及性能调优.mp4 1.04G
├──29_构建特征中心及模型召回实现
| └──29_构建特征中心及模型召回实现.mp4 776.20M
├──30_训练排序模型及搭建推荐系统微服务
| └──30_训练排序模型及搭建推荐系统微服务.mp4 255.67M
└──31_推荐系统项目-大总结
| └──31_推荐系统项目-大总结.mp4 224.65M