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11--机器学习与数据挖掘 NO.35
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小学初中大学电子教材大全
课件资料
章节1 机器学习介绍、原理及应用场景
章节10 逻辑回归算法原理及公式推导
章节11 逻辑回归算法及实现百度路况预测功能
章节12 百度地图实时路况及路况预测
章节13 决策树算法的原理
章节14 随机森林算法与算法总结
章节15 推荐系统的来龙去脉与推荐架构
章节16 推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集
章节17 推荐系统代码实现及测试
章节18 实现推荐系统在线推荐微服务
章节19 基于节目的推荐系统,架构剖析,数据迁移
章节2 线性回归算法的原理及参数优化方案
章节20 提取节目的关键词,构建节目画像
章节21 基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词
章节22 构建节目画像与用户画像
章节23 构建用户画像及性能调优
章节24 基于节目画像计算节目的相似度
章节25 Spark调优总结及word2vec算法原理
章节26 基于物品画像计算相似度
章节27 实现基于模型的召回策略
章节28 构建特征中心及模型召回实现
章节29 训练排序模型及搭建推荐系统微服务
章节3 基于Spark MLlib训练回归算法模型
章节30 推荐系统项目-大总结
章节4 逻辑回归算法的原理及算法公式推导
章节5 KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理
章节6 KNN手写数字识别及KMeans算法原理
章节7 手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例
章节8 分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用
章节9 逻辑回归算法原理及公式推导
系统使用教程
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