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  • 1 内容回顾[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 10 用户特征数据缺失值处理分析[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 11 sparkMLlib创建随机森林模型预测缺失值-clip[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 12 缺失值预测完毕数据回填[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 13 CTR预估数据准备完成[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 14 SparkML训练逻辑回归模型说明[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 15 SparkML训练CTR预估模型-数据合并[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 16 SparkML训练CTR预估模型训练和结果说明[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 17 根据用户喜好的类别找到对应的商品进行召回并缓存[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 18 离线推荐实时推荐说明[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 19 实时推荐完成[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 2 数据集分析-逻辑回归模型创建分析[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 20 推荐命令行运行效果展示[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 21 推荐过程回顾 问题说明[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 22 内容回顾[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 3 数据集分析-协同过滤模型创建[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 4 Pandas拆分数据[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 5 用户行为数据情况分析[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 6 用户类别ALS模型训练-评分数据处理[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 7 用户类别ALS模型训练完成[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 8 通过spark进行onehot编码[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 9 根据时间划分训练集测试集[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
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