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人工智能周末班1117班

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发表于 2020-10-12 10:47 | 显示全部楼层 |阅读模式
课程目录:
大小:66G
├──20181117_线性回归  
|   ├──当日录视视频,有杂音同学们忽略即可  
|   |   ├──01_人工智能课程设计理念(1).rar  118.03M
|   |   ├──02_人工智能课程设计理念(2).rar  110.98M
|   |   ├──03_机器学习是拟人.rar  49.52M
|   |   ├──04_机器学习应用.rar  137.99M
|   |   ├──05_什么是多元线性回归.rar  100.03M
|   |   ├──06_sklearn官网首页讲解.rar  48.45M
|   |   └──07_求最优解和求最大总似然关系.rar  126.28M
|   ├──01_人工智能课程设计理念.rar  118.92M
|   ├──02_机器学习是拟人.rar  11.97M
|   ├──03_机器学习有监督_无监督.rar  87.62M
|   ├──04_人工智能应用.rar  141.14M
|   ├──05_理解回归.rar  109.39M
|   └──资料.rar  5.19M
├──20181118_梯度下降  
|   ├──当日录视视频,有杂音同学们忽略即可  
|   |   ├──01_分类、回归、降维、聚类本质是做什么_从最大总似然推导出MSE最小.rar  95.67M
|   |   ├──02_从MSE到推导出theta解析解的形式.rar  131.37M
|   |   ├──03_凸函数和全局最优解.rar  19.60M
|   |   ├──04_Anaconda运行环境和Pycharm开发环境安装配置.rar  147.32M
|   |   ├──05_Python实现线性回归解析解方式求解最优解.rar  149.73M
|   |   ├──06_调用sklearn线性回归的方式求解模型最优解.rar  62.03M
|   |   └──07_梯度下降法.rar  100.43M
|   ├──01_利用概率密度函数.rar  90.96M
|   ├──02_推导出来平方均值损失函数.rar  134.23M
|   ├──03_推导出来解析解.rar  119.19M
|   ├──04_python运行和开发环境的安装.rar  80.80M
|   ├──05_python代码实现解析解求解模型和梯度下降法介绍.rar  139.53M
|   ├──代码.rar  12.47kb
|   ├──软件.rar  717.18M
|   └──资料.rar  5.17M
├──20181120_python基础01  
|   ├──01 python基础-变量-运算符-分支2.rar  64.11M
|   ├──02 python基础-运算符-循环.rar  46.53M
|   ├──代码.rar  2.42kb
|   └──资料.rar  54.40kb
├──20181122_python基础02  
|   ├──01 字符串 切片.rar  49.45M
|   ├──02 列表 元组 字典.rar  66.71M
|   ├──代码.rar  2.55kb
|   └──资料.rar  37.38kb
├──20181124_归一化_正则化  
|   ├──01_回顾线性回归与梯度下降流程.rar  121.19M
|   ├──02_梯度下降求导步骤推导.rar  94.28M
|   ├──03_BGD代码实战.rar  104.10M
|   ├──04_SGD_mini-batchGD代码实战.rar  137.56M
|   ├──05_归一化.rar  123.05M
|   ├──06_正则化_岭回归.rar  257.01M
|   ├──代码.rar  2.38kb
|   └──资料.rar  4.85M
├──20181125_多项式回归_逻辑回归  
|   ├──01_多项式回归.rar  126.88M
|   ├──02_多项式回归代码.rar  150.21M
|   ├──03_维度_升维_降维.rar  43.32M
|   ├──04_保险案例把前面知识用起来.rar  234.42M
|   ├──05_逻辑回归是什么_用起来.rar  190.52M
|   ├──06_逻辑回归损失函数推导_梯度求导过程.rar  162.31M
|   ├──代码.rar  21.01kb
|   └──资料.rar  6.44M
├──20181127_python基础03  
|   ├──02 函数式编程.rar  54.40M
|   └──代码.rar  2.66kb
├──20181129_python基础04  
|   ├──01 函数式编程.rar  55.80M
|   ├──02 面向对象编程与异常.rar  61.86M
|   └──code.rar  9.29kb
├──20181201_决策树_随机森林  
|   ├──01 决策树介绍.rar  52.42M
|   ├──02 cart分类与回归树_代码演示.rar  90.12M
|   ├──03 信息增益_信息增益率.rar  50.45M
|   ├──04 剪枝.rar  20.57M
|   ├──05 随机森林.rar  95.90M
|   ├──代码.rar  2.16kb
|   └──资料.rar  18.38M
├──20181202_boosting_Adaboost  
|   ├──01 决策树代码演示.rar  60.82M
|   ├──02 随机森林代码_mnist.rar  48.13M
|   ├──03 boosting介绍.rar  21.95M
|   ├──04 adaboost整体流程.rar  54.62M
|   ├──05 adaboost样本权重计算.rar  62.96M
|   ├──06 adaboost总结.rar  42.15M
|   ├──07 原始gbdt.rar  38.48M
|   ├──代码.rar  10.17M
|   └──资料.rar  20.39M
├──20181205_轻松数据可视化matplotlib  
|   ├──01_轻松数据可视化matplotlib_线图_散点图.rar  151.16M
|   ├──02_轻松数据可视化matplotlib_等高线图_频次直方图.rar  139.21M
|   └──代码.rar  157.57kb
├──20181206_matplotlib绘制乳腺癌模型损失函数  
|   ├──01_计算乳腺癌的分类模型最优解_实现逻辑回归的损失函数.rar  108.56M
|   ├──02_绘制逻辑回归损失函数的等高线图_以及3D图形的表达.rar  201.17M
|   └──代码.rar  137.90kb
├──20181208_gbdt_xgboost  
|   ├──01.决策树复习.rar  74.05M
|   ├──02.随机森林和adaboost复习.rar  30.54M
|   ├──03.gbdt1.rar  53.52M
|   ├──04.gbdt2.rar  66.87M
|   ├──05.xgboost1.rar  58.90M
|   ├──补录xgboost.rar  264.92M
|   ├──代码.rar  319.23kb
|   └──资料.rar  11.81M
├──20181209_决策树细粒度复习_分类评价指标_聚类KMeans  
|   ├──01.决策树入门1.rar  11.69M
|   ├──02.决策树入门2.rar  10.38M
|   ├──03.hunt算法.rar  21.74M
|   ├──04.id3算法.rar  51.11M
|   ├──05.id3的实现1.rar  56.79M
|   ├──06.id3的实现2.rar  27.34M
|   ├──07.c4.5原理.rar  30.90M
|   ├──08.cart算法.rar  43.33M
|   ├──09.adaboost公式.rar  48.33M
|   ├──10.分类评价指标.rar  87.42M
|   ├──11.相似性计算.rar  49.88M
|   ├──12.kmeans原理.rar  14.19M
|   ├──13.kmeans的实现.rar  50.03M
|   ├──14.kmeans评价及k值选择.rar  16.09M
|   ├──代码.rar  549.24kb
|   └──资料.rar  6.46M
├──20181211_matplotlib基本图形绘制  
|   ├──01_matplotlib绘制条形图.rar  134.75M
|   ├──02_matplotlib绘制条形图_饼图_解决中文显示乱码.rar  120.21M
|   └──代码.rar  263.22kb
├──20181213_seaborn各种绘图操作  
|   ├──01_Seaborn可视化模块各种绘图操作.rar  158.65M
|   ├──02_Seaborn可视化热力图操作和风格设置.rar  67.35M
|   └──代码.rar  781.52kb
├──20181215_各种聚类算法  
|   ├──01kmeans代码实现.rar  46.12M
|   ├──02kmeans图像处理.rar  33.17M
|   ├──03kmedoids.rar  16.35M
|   ├──04二分kmeans.rar  5.23M
|   ├──05kmeans plus plus.rar  8.88M
|   ├──06canopy.rar  11.46M
|   ├──08回顾.rar  11.09M
|   ├──09层次法.rar  36.49M
|   ├──10dbscan原理.rar  38.14M
|   ├──11dbscan实现.rar  77.06M
|   ├──12谱聚类.rar  42.52M
|   ├──代码.rar  2.10M
|   └──资料.rar  5.99M
├──20181216_最大熵算法  
|   ├──01回顾.rar  46.11M
|   ├──02聚类的评估.rar  14.52M
|   ├──03最大熵简介.rar  43.90M
|   ├──04联合熵和条件熵.rar  21.11M
|   ├──05kl和互信息.rar  32.34M
|   ├──06最大熵原理.rar  18.54M
|   ├──07特征函数.rar  36.94M
|   ├──08拉格朗日.rar  60.57M
|   ├──09iis算法.rar  36.37M
|   ├──10案例流程.rar  116.33M
|   ├──代码.rar  2.84M
|   └──资料.rar  3.46M
├──20181218_音乐分类器_读取_绘图_傅里叶变换  
|   ├──01_音乐数据的读取与绘图.rar  129.94M
|   ├──02_音乐数据的傅里叶变换.rar  199.55M
|   ├──genres.rar  1.94G
|   ├──代码.rar  1.23M
|   └──资料.rar  1.18M
├──20181220_音乐分类器训练集构建_模型训练_模型测试  
|   ├──01_对每一首音乐文件做傅里叶变换.rar  184.43M
|   ├──02_构建训练集_训练模型_测试模式.rar  255.38M
|   ├──代码.rar  55.16kb
|   └──资料.rar  55.50M
├──20181225_数学基础01  
|   ├──第一讲 导数及其应用.pptx  1.11M
|   └──第一讲12.25.avi  531.99M
├──20181227_数学基础02  
|   ├──第二、三、四讲 矩阵及其分解2018.3.22.pptx  1.43M
|   └──第二讲12.27.avi  499.26M
├──20190103_数学基础03  
|   ├──第二、三、四讲 矩阵及其分解2018.3.22.pptx  1.43M
|   └──第三讲1.3.avi  448.09M
├──20190105_神经网络  
|   ├──01_理解神经元_三种激活函数.rar  85.16M
|   ├──02_理解机器学习浅层模型和单层网络关系.rar  91.93M
|   ├──03_多层神经网络隐藏层的意义所在.rar  63.78M
|   ├──04_多层神经网络优缺点_局部最小值.rar  166.72M
|   ├──05_sklearn的神经网络参数使用.rar  193.74M
|   ├──06_sklearn预测水泥的强度案例.rar  292.74M
|   ├──代码.rar  17.42kb
|   └──资料.rar  422.70kb
├──20190106_TensorFlow安装和使用  
|   ├──01_深入理解归一化.rar  138.93M
|   ├──02_tensorflow的CPU和GPU安装.rar  282.30M
|   ├──03_tensorflow代码的开始_构建图和计算图.rar  186.11M
|   ├──04_tensorflow来做房价的回归任务解析解方式求解.rar  150.84M
|   ├──05_tensorflow来做房价的回归任务BGD方式求解.rar  147.49M
|   ├──06_tensorflow来做房价的回归任务SGD的方式求解.rar  130.91M
|   ├──TensorFlow的GPU版本安装软件.rar  1.50G
|   ├──代码.rar  363.60kb
|   └──资料.rar  3.43M
├──20190108_数学基础04  
|   ├──第二、三、四讲 矩阵及其分解2018.3.22.pptx  1.43M
|   └──第四讲1.8.avi  476.34M
├──20190110_数学基础05  
|   ├──第五、六讲 概率论基础.pptx  1023.25kb
|   └──第五讲1.10.avi  548.94M
├──20190112_TensorFlow实现Softmax回归  
|   ├──01_复习单层神经网络.rar  97.62M
|   ├──02_复习多层神经网络_归一化代码.rar  200.79M
|   ├──03_复习多层神经网络做房价预测的代码.rar  99.03M
|   ├──04_Softmax多分类和LR多分类的区别.rar  137.12M
|   ├──05_用tensorflow来实现Softmax对MNIST进行分类代码流程.rar  238.18M
|   ├──06_tensorflow来做交叉熵计算和ACC评估_模型的保存.rar  427.13M
|   ├──代码.rar  7.64kb
|   └──资料.rar  51.34kb
├──20190113_TensorFlow实现DNN_卷积的操作  
|   ├──01_模块化.rar  42.68M
|   ├──02_反向传播_加法门.rar  87.15M
|   ├──03_反向传播_乘法门_Sigmoid门.rar  121.64M
|   ├──04_自己封装全连接实现DNN.rar  149.23M
|   ├──05_DNN对MNIST手写数字识别.rar  144.40M
|   ├──06_卷积神经网络局部连接.rar  44.00M
|   ├──07_单通道卷积的计算_卷积的好处.rar  140.58M
|   ├──08_三通道卷积计算_Stride步长_Padding模式.rar  146.77M
|   ├──09_SAME模式里面的FM的长宽计算.rar  106.64M
|   ├──代码.rar  421.37kb
|   └──资料.rar  7.54M
├──20190115_数学基础06  
|   ├──补充积分知识.pptx  332.45kb
|   ├──第六讲1.15.avi  569.54M
|   └──第七讲  统计初步1.pptx  893.19kb
├──20190117_数学基础07  
|   ├──第七讲  统计初步1(1).pptx  894.30kb
|   └──第七讲1.17.avi  404.86M
├──20190119_TensorFlow实现CNN_池化的操作  
|   ├──01_回顾全连接的DNN代码_next_batch方法的讲解.rar  217.41M
|   ├──02_深度学习里面加上L1和L2正则.rar  270.34M
|   ├──03_池化_CNN的架构.rar  210.36M
|   ├──04_用CNN来做手写数字识别.rar  152.70M
|   ├──05_Alexnet模型.rar  111.55M
|   ├──06_Dropout层防止过拟合.rar  205.64M
|   ├──代码.rar  3.04kb
|   └──资料.rar  7.84M
├──20190120_Tensorboard_Cifar10_梯度消失  
|   ├──01_回顾知识点_Tensorboard可视化代码.rar  245.21M
|   ├──02_关于CUDA_VISIBLE_DEVICES.rar  70.84M
|   ├──03_Tensorboard的Graph图.rar  110.46M
|   ├──04_Cifar10数据集的读取方式大致流程.rar  149.93M
|   ├──05_cifar10_input函数读数据的具体流程.rar  191.58M
|   ├──06_数据增强_cifar10分类训练代码.rar  229.42M
|   ├──07_梯度消失的问题_减轻症状的3点考虑.rar  279.82M
|   ├──tutorials.rar  109.05kb
|   ├──代码.rar  8.26kb
|   └──数据.rar  301.85M
├──20190122_Numpy的多维数组创建和索引操作  
|   ├──01_ndarray的创建.rar  155.67M
|   ├──02_ndarray的索引取值.rar  89.51M
|   └──代码.rar  2.05kb
├──20190124_Numpy的多维数组拼接和通用函数  
|   ├──01_ndarray的拼接.rar  148.76M
|   ├──02_ndarray的通用函数.rar  97.41M
|   └──代码.rar  2.29kb
├──20190126_Keras框架_VGG16网络与InceptionV3网络  
|   ├──01_keras的介绍.rar  156.95M
|   ├──02_使用Keras来做MNIST.rar  99.25M
|   ├──03_各种Optimizer的区别.rar  320.50M
|   ├──04_使用VGG16模型.rar  262.25M
|   ├──05_讲解InceptionV1V2.rar  353.87M
|   ├──06_讲解InceptionV3和DenseNet_ResNet.rar  516.86M
|   ├──test_data_home.rar  20.93M
|   ├──代码.rar  85.28M
|   └──资料.rar  53.32M
├──20190127_词嵌入_情感分析_RNN循环神经网络  
|   ├──01_皮肤癌项目的代码_情感分析的IMDB数据集.rar  187.02M
|   ├──02_如何更好的把文本进行数值化.rar  147.94M
|   ├──03_词向量.rar  128.73M
|   ├──04_利用全连接+词嵌入来构建情感分析.rar  183.28M
|   ├──05_利用CNN+词嵌入来构建情感分析.rar  178.28M
|   ├──06_GAP全局平均池化.rar  17.63M
|   ├──07_RNN的理解.rar  123.32M
|   ├──08_Tensorflow实战RNN解决MNIST手写数字识别.rar  192.64M
|   ├──train.rar  2.08G
|   ├──validation.rar  1.92G
|   ├──代码.rar  85.28M
|   ├──模型.rar  130.42M
|   └──资料.rar  161.39kb
├──20190212_Numpy的图片读写例子_广播机制和比较掩码  
|   ├──01_利用numpy来读写操作图片.rar  156.66M
|   ├──02_numpy的广播_比较掩码_fancy-index.rar  105.22M
|   └──代码.rar  136.88kb
├──20190214_Numpy数据排序_Pandas的Series和DataFrame创建  
|   ├──01_numpy数据排序_结构化数据_pandas的Series对象.rar  154.08M
|   ├──02_pandas的DataFrame对象简单操作.rar  107.64M
|   └──代码.rar  10.56kb
├──20190216_RNN的LSTM单元详解_机器写唐诗  
|   ├──01_复习BasicRNNCell单元.rar  189.47M
|   ├──02_RNN做MNIST图片分类_NLP的情感分析.rar  201.14M
|   ├──03_理解BasicRNNCell_LSTM的引入.rar  152.79M
|   ├──04_理解RNN中的U矩阵和图中的concatenate.rar  144.09M
|   ├──05_详解LSTM单元以及变形_GRU单元.rar  206.80M
|   ├──06_写唐诗的数据预处理.rar  186.11M
|   ├──07_写唐诗网络的正向传播构建.rar  128.77M
|   ├──代码.rar  7.06kb
|   ├──模型.rar  18.10M
|   └──数据.rar  4.35M
├──20190217_RNN的Seq2Seq模型_聊天机器人chatbot  
|   ├──01_回顾昨日写唐诗网络的正向传播构建.rar  206.96M
|   ├──02_剖析写唐诗模型损失函数_训练过程代码.rar  243.76M
|   ├──03_剖析写唐诗模型的测试代码.rar  121.77M
|   ├──04_理解Seq2Seq模型_聊天机器人数据预处理.rar  178.99M
|   ├──05_剖析聊天机器人模型正向传播代码.rar  264.40M
|   ├──06_剖析聊天机器人模型的测试代码.rar  172.03M
|   ├──代码.rar  6.95kb
|   ├──关于编辑距离.txt  0.36kb
|   ├──模型.rar  99.60M
|   └──数据.rar  44.19kb
├──20190221_Pandas的使用操作  
|   ├──01_pandas索引器_数值计算.rar  160.86M
|   ├──02_pandas的缺失值填充_数据的合并.rar  101.78M
|   └──代码.rar  34.12kb
├──20190223_机器学习用户画像_深度学习用户画像  
|   ├──01_编辑距离的计算思路_动态规划实现算法代码.rar  179.04M
|   ├──02_机器学习用户画像特征工程构建词向量.rar  330.68M
|   ├──03_机器学习用户画像构建训练集测试集_训练模型.rar  43.61M
|   ├──04_机器学习用户画像使用堆叠模型.rar  153.86M
|   ├──05_深度学习用户画像项目思路_网络构建.rar  212.26M
|   ├──06_深度学习用户画像项目训练_目标检测和图像识别应用介绍.rar  410.14M
|   ├──代码.rar  113.69M
|   ├──数据.rar  118.90M
|   └──资料.rar  6.22M
├──20190224_目标检测与图像识别_从古典架构到Faster-R-CNN  
|   ├──01_古典目标识别算法架构.rar  188.51M
|   ├──02_IoU_R-CNN_SPP.rar  221.76M
|   ├──03_从Fast-R-CNN到引入Faster.rar  212.11M
|   ├──04_ROI池化_RPN_anchor.rar  226.57M
|   ├──05_NMS_mAP.rar  212.41M
|   ├──代码.rar  2.76G
|   └──资料.rar  26.29M
├──20190227_opencv(一)  
|   ├──01_pandas数据的合并.rar  80.51M
|   ├──02_opencv对于摄像头的调用.rar  197.77M
|   ├──03_opencv来进行边缘检测.rar  314.92M
|   └──代码.rar  25.66kb
├──20190302_关键点检测  
|   ├──001_关于opencv版本的问题.rar  120.59M
|   ├──002_Faster-R-CNN论文带读.rar  490.26M
|   ├──01人脸项目介绍.rar  50.88M
|   ├──02caffe 介绍.rar  95.31M
|   ├──03代码讲解1.rar  85.49M
|   ├──04代码讲解2.rar  79.85M
|   ├──05代码讲解3.rar  59.38M
|   └──feature_point_detection_sun.rar  241.85M
├──20190303_人脸检测  
|   ├──1,讲解原理.rar  80.18M
|   ├──2, 关键点检测总结.rar  121.77M
|   ├──3,人脸检测原理讲解.rar  77.30M
|   ├──4,代码讲解.rar  100.31M
|   ├──5.总结.rar  95.00M
|   ├──6. 回答问题.rar  9.85M
|   └──detection_face_sun.rar  3.63G
├──20190309_医疗项目语义分割技术  
|   ├──1.复习.rar  102.67M
|   ├──2.代码重温.rar  109.22M
|   ├──3,项目介绍.rar  73.09M
|   ├──4,原理简介.rar  77.99M
|   ├──5,图像分割网络.rar  79.21M
|   ├──6.总结.rar  19.76M
|   ├──代码.rar  28.83M
|   └──资料.rar  1.21M
├──20190310_autoencoder自编码器_GAN用于风格迁移项目  
|   ├──01_autoencoder自编码器.rar  161.64M
|   ├──02_style-transfer架构和GAN的意义.rar  169.06M
|   ├──03_风格迁移项目eval代码中数据读取和预处理.rar  78.76M
|   ├──04_生成网络的构建与BatchNormalization和InstanceNormalization.rar  275.73M
|   ├──05_残差单元和slim对判别网络的构建.rar  253.46M
|   ├──06_train代码的整体流程和Loss的计算以及Gram函数的意义.rar  184.93M
|   ├──style_transfer.rar  512.68M
|   ├──train2014.zip  12.58G
|   ├──代码.rar  11.06M
|   └──资料.rar  477.55kb
├──20190316_SVM_拉格朗日函数_硬间隔线性可分  
|   ├──01_SVM的引入和拉格朗日函数.rar  55.88M
|   ├──02_拉格朗日函数特性.rar  46.28M
|   ├──03_KKT条件_函数对偶问题.rar  52.33M
|   ├──04_SVM求解思路_几何距离和函数距离.rar  57.33M
|   ├──05_SVM求解问题转换为二次求解问题_做出第一步求解.rar  68.20M
|   ├──06_如何利用m个alpha求解W和b.rar  47.44M
|   └──资料.rar  2.36M
├──20190317_SVM软间隔线性分类器_SVM解决线性不可分分类器_实战案例  
|   ├──01_SVM硬间隔_本质_流程_回顾总结.rar  52.34M
|   ├──02_SVM软间隔_本质约束条件的改变_公式推导.rar  78.55M
|   ├──03_SVM软间隔_结论上的区别_再谈SVM目标函数和判别式的特点.rar  61.59M
|   ├──04_SVM利用数学核函数_算法内部做到升维.rar  67.64M
|   ├──05_利用SVM分类来实战人脸图像识别例子.rar  103.27M
|   ├──代码.rar  232.08M
|   └──资料.rar  2.36M
├──20190323_PCA降维_初识分布式Spark计算框架  
|   ├──01_PCA降维_数学预备知识.rar  41.16M
|   ├──02_PCA降维_最大方差形式.rar  57.34M
|   ├──03_PCA降维_基于最大方差推导.rar  81.87M
|   ├──04_PCA降维_总结_代码应用讲解.rar  81.74M
|   ├──05_认识Spark在海量数据挖掘的角色和意义.rar  66.91M
|   ├──06_讲解海量计算中的Shuffle_Spark的特点.rar  214.47M
|   ├──代码.rar  2.26kb
|   └──资料.rar  3.25M
├──20190324_深入理解Spark_开发环境搭建与代码实战  
|   ├──01_回顾Shuffle_深入Sort排序意义_RDD的五大特性.rar  185.15M
|   ├──02_分布式集群工作调度基础设施_Spark算子操作.rar  180.94M
|   ├──03_Spark算子操作_Spark开发环境配置搭建.rar  124.94M
|   ├──04_Spark缓存策略_宽窄依赖.rar  212.62M
|   ├──05_Spark的任务切分_DAG优化.rar  239.90M
|   ├──06_Spark集群运行架构剖析_并行度策略和调整设置方法.rar  410.15M
|   ├──spark-2.1.2-bin-hadoop2.4.tgz  178.51M
|   ├──代码.rar  0.56kb
|   └──资料.rar  206.05M
├──20190330_Spark的MLlib和ML模块对Kaggle网页分类实战_推荐系统过滤  
|   ├──01_SparkMLlib和DataFrame用法介绍.rar  90.65M
|   ├──02_RDD和DataFrame的互换_LabeledPoint讲解.rar  58.41M
|   ├──03_MLlib对Kaggle网页分类竞赛做前期数据处理.rar  22.67M
|   ├──04_MLlib继续特征工程_模型训练评估_搜索最佳超参数.rar  354.96M
|   ├──05_ML对Kaggle网页分类竞赛做特征工程_模型训练评估_交叉验证寻参.rar  355.60M
|   ├──06_推荐的Baseline协调过滤算法.rar  210.86M
|   ├──代码.rar  9.61kb
|   └──数据.rar  9.00M
├──20190331_个性化实时推荐系统实战  
|   ├──01_分析个性化实时推荐系统架构.rar  193.11M
|   ├──02_分析推荐系统实时部分如何包含协调过滤_解决冷启动.rar  142.19M
|   ├──03_答疑推荐系统如何考虑购买频次高的问题.rar  48.37M
|   ├──04_模拟数据导入分布式存储并建立Hive表映射.rar  420.45M
|   ├──05_HQL语句对数据进行ETL.rar  261.34M
|   ├──06_Python脚本在Hive中整理数据_Spark构建训练集及模型训练.rar  332.52M
|   ├──07_ACC和AUC对模型评估_Dubbo做成服务_推荐系统思路拓展.rar  313.30M
|   ├──DatatablesDemo-master.rar  42.10M
|   ├──DubboxDemo-master.rar  73.24kb
|   ├──代码.rar  7.95kb
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