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01_内容回顾.mp4
02_数据集分析_逻辑回归模型创建分析.mp4
03_数据集分析_协同过滤模型创建.mp4
04_Pandas拆分数据.mp4
05_用户行为数据情况分析.mp4
06_用户类别ALS模型训练_评分数据处理.mp4
07_用户类别ALS模型训练完成.mp4
08_通过spark进行onehot编码.mp4
09_根据时间划分训练集测试集.mp4
10_用户特征数据缺失值处理分析.mp4
11_sparkMLlib创建随机森林模型预测缺失值_clip.mp4
12_缺失值预测完毕数据回填.mp4
13_CTR预估数据准备完成.mp4
14_SparkML训练逻辑回归模型说明.mp4
15_SparkML训练CTR预估模型_数据合并.mp4
16_SparkML训练CTR预估模型训练和结果说明.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.mp4
18_离线推荐实时推荐说明.mp4
19_实时推荐完成.mp4
20_推荐命令行运行效果展示.mp4
21_推荐过程回顾&问题说明.mp4
22_内容回顾.mp4

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