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2020年电影推荐系统(机器篇)实战视频教程66课笔记资料代码齐全适合实战学习济_共:4.40GB
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文件名称:
2020年电影推荐系统(机器篇)实战视频教程66课笔记资料代码齐全适合实战学习济_共:4.40GB
文件总数量:
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文件创建时间:
2021-3-30 03:30:09
目录:【01.2020年电影推荐系统(机器学习篇)实战视频教程66课笔记资料代码齐全适合实战学习】
目录:【01.2020年电影推荐系统(机器学习篇)实战视频教程66课笔记资料代码齐全适合实战学习】
66.电影推荐系统_实时系统联调测试(下).wmv[90.21MB]
65.电影推荐系统_实时系统联调测试(上)_.wmv[78.00MB]
64.电影推荐系统_基于内容推荐模块(四)_.wmv[72.33MB]
63.电影推荐系统_基于内容推荐模块(三).wmv[45.17MB]
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54.电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取(下).wmv[45.68MB]
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52.电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(下)_.wmv[75.63MB]
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49.电影推荐系统_统计推荐模块(下).wmv[76.11MB]
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46.电影推荐系统_数据加载模块(五).wmv[93.42MB]
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43.电影推荐系统_数据加载模块(二).wmv[67.68MB]
42.电影推荐系统_数据加载模块(一).wmv[60.38MB]
41.电影推荐系统_项目框架搭建.wmv[71.86MB]
40.电影推荐系统_项目系统设计(下).wmv[54.68MB]
39.电影推荐系统_项目系统设计(中).wmv[29.50MB]
38.电影推荐系统_项目系统设计(上).wmv[46.10MB]
37.推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现(下)_.wmv[48.51MB]
36.推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现(上).wmv[71.15MB]
35.推荐系统_推荐系统算法详解(五)_.wmv[55.66MB]
34.推荐系统_推荐系统算法详解(四).wmv[54.61MB]
33.推荐系统_TF-IDF算法代码示例.wmv[76.09MB]
32.推荐系统_推荐系统算法详解(三).wmv[46.99MB]
31.推荐系统_推荐系统算法详解(二).wmv[57.81MB]
30.推荐系统_推荐系统算法详解(一).wmv[54.92MB]
29.机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现(下).wmv[52.04MB]
28.机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现(上).wmv[97.59MB]
27.机器学习模型和算法_K均值聚类.wmv[19.37MB]
26.机器学习模型和算法_决策树_.wmv[67.92MB]
25.机器学习模型和算法_逻辑回归(下).wmv[36.49MB]
24.机器学习模型和算法_逻辑回归(上).wmv[42.82MB]
23.机器学习模型和算法_K近邻代码实现(下).wmv[89.02MB]
22.机器学习模型和算法_K近邻代码实现(中).wmv[73.53MB]
21.机器学习模型和算法_K近邻代码实现(上).wmv[87.08MB]
20.机器学习模型和算法_K近邻_.wmv[34.21MB]
19.机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现.wmv[24.45MB]
18.机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现_.wmv[68.32MB]
17.机器学习模型和算法_线性回归(下).wmv[49.63MB]
16.机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现(下).wmv[39.93MB]
15.机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现(上).wmv[60.74MB]
14.机器学习模型和算法_线性回归(上).wmv[55.08MB]
13.机器学习模型和算法_python基础语法(下).wmv[66.32MB]
12.机器学习模型和算法_python基础语法(上).wmv[100.31MB]
11.机器学习模型和算法_python简介.wmv[109.85MB]
10.机器学习入门_监督学习(下).wmv[64.25MB]
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04.推荐系统简介_推荐系统评测.wmv[57.00MB]
03.推荐系统简介_推荐系统算法简介.wmv[61.26MB]
02.推荐系统简介_概述.wmv[73.97MB]
01.机器学习和推荐系统介绍.wmv[29.84MB]
目录:【01.2020年电影推荐系统(机器学习篇)实战视频教程66课笔记资料代码齐全适合实战学习/00.配套资料(代码、笔记、资料)】
00.配套资料(代码、笔记、资料).rar[264.10MB]
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