简介
课程通过理论和实际的紧密结合，清华大学硕士亲授，可以使学员对推荐系统这一大数据应用有充分的认识和理解，在项目实战中对大数据的相关工具和知识做系统的回顾，并且可以掌握基本算法，入门机器学习这一前沿领域，为未来发展提供更多的选择，打开通向算法工程师的大门。
本课程主要分为两部分，机器学习和推荐系统基础，与电影推荐系统项目实战。
第一部分主要是机器学习和推荐系统基础理论的讲解，涉及到各种重要概念和基础算法，并对一些算法用Python做了实现。
第二部分以电影网站作为业务应用场景，介绍推荐系统的开发实战。其中包括了如统计推荐、基于LFM的离线推荐、基于模型的实时推荐、基于内容的推荐等多个模块的代码实现，并与各种工具进行整合互接，构成完整的项目应用。
谁适合学:
1.有一定的 Java、Scala 基础，希望了解大数据应用方向的编程人员
2.有Java、Scala 开发经验，了解大数据相关知识，希望增加项目经验的开发人员
3.有较好的数学基础，希望学习机器学习和推荐系统相关算法的求职人员
课程目录：
│ 01.机器学习和推荐系统介绍.wmv
│ 02.推荐系统简介_概述.wmv
│ 03.推荐系统简介_推荐系统算法简介.wmv
│ 04.推荐系统简介_推荐系统评测.wmv
│ 05.机器学习入门_数学基础（上）.wmv
│ 06.机器学习入门_数学基础（下）.wmv
│ 07.机器学习入门_机器学习概述.wmv
│ 08.机器学习入门_监督学习（上）.wmv
│ 09.机器学习入门_监督学习（中）.wmv
│ 10.机器学习入门_监督学习（下）.wmv
│ 11.机器学习模型和算法_python简介.wmv
│ 12.机器学习模型和算法_python基础语法（上）.wmv
│ 13.机器学习模型和算法_python基础语法（下）.wmv
│ 14.机器学习模型和算法_线性回归（上）.wmv
│ 15.机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（上）.wmv
│ 16.机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（下）.wmv
│ 17.机器学习模型和算法_线性回归（下）.wmv
│ 18.机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现.wmv
│ 19.机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现.wmv
│ 20.机器学习模型和算法_K近邻.wmv
│ 21.机器学习模型和算法_K近邻代码实现（上）.wmv
│ 22.机器学习模型和算法_K近邻代码实现（中）.wmv
│ 23.机器学习模型和算法_K近邻代码实现（下）.wmv
│ 24.机器学习模型和算法_逻辑回归（上）.wmv
│ 25.机器学习模型和算法_逻辑回归（下）.wmv
│ 26.机器学习模型和算法_决策树.wmv
│ 27.机器学习模型和算法_K均值聚类.wmv
│ 28.机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（上）.wmv
│ 29.机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（下）.wmv
│ 30.推荐系统_推荐系统算法详解（一）.wmv
│ 31.推荐系统_推荐系统算法详解（二）.wmv
│ 32.推荐系统_推荐系统算法详解（三）.wmv
│ 33.推荐系统_TF-IDF算法代码示例.wmv
│ 34.推荐系统_推荐系统算法详解（四）.wmv
│ 35.推荐系统_推荐系统算法详解（五）.wmv
│ 36.推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（上）.wmv
│ 37.推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（下）.wmv
│ 38.电影推荐系统_项目系统设计（上）.wmv
│ 39.电影推荐系统_项目系统设计（中）.wmv
│ 40.电影推荐系统_项目系统设计（下）.wmv
│ 41.电影推荐系统_项目框架搭建.wmv
│ 42.电影推荐系统_数据加载模块（一）.wmv
│ 43.电影推荐系统_数据加载模块（二）.wmv
│ 44.电影推荐系统_数据加载模块（三）.wmv
│ 45.电影推荐系统_数据加载模块（四）.wmv
│ 46.电影推荐系统_数据加载模块（五）.wmv
│ 47.电影推荐系统_统计推荐模块（上）.wmv
│ 48.电影推荐系统_统计推荐模块（中）.wmv
│ 49.电影推荐系统_统计推荐模块（下）.wmv
│ 50.电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（上）.wmv
│ 51.电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（中）.wmv
│ 52.电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（下）.wmv
│ 53.电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（上）.wmv
│ 54.电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下）.wmv
│ 55.电影推荐系统_实时推荐模块（一）.wmv
│ 56.电影推荐系统_实时推荐模块（二）.wmv
│ 57.电影推荐系统_实时推荐模块（三）.wmv
│ 58.电影推荐系统_实时推荐模块（四）.wmv
│ 59.电影推荐系统_实时推荐模块（五）.wmv
│ 60.电影推荐系统_实时推荐模块测试.wmv
│ 61.电影推荐系统_基于内容推荐模块（一）.wmv
│ 62.电影推荐系统_基于内容推荐模块（二）.wmv
│ 63.电影推荐系统_基于内容推荐模块（三）.wmv
│ 64.电影推荐系统_基于内容推荐模块（四）.wmv
│ 65.电影推荐系统_实时系统联调测试（上）.wmv
│ 66.电影推荐系统_实时系统联调测试（下）.wmv
│
└─00.配套资料（代码、笔记、资料）
│
├─1.笔记
│ 1_推荐系统简介.pdf
│ 2_数学基础.pdf
│ 3_机器学习基础.pdf
│ 4_机器学习模型.pdf
│ 5_推荐系统算法详解.pdf
│ 6_电影推荐系统设计.pdf
│ jupyter notebook安装使用.docx
│ Python简单教程.docx
│ 尚硅谷大数据技术之电影推荐系统.pdf
│
└─3.代码
│
├─01_算法代码_JupyterNotebook
│ │ 1_线性回归最小二乘法.ipynb
│ │ 2_线性回归梯度下降法.ipynb
│ │ 3_线性回归调sklearn库实现.ipynb
│ │ 4_knn代码实现.ipynb
│ │ 5_kmeans代码实现.ipynb
│ │ 6_tfidf代码实现.ipynb
│ │ 7_LFM梯度下降代码实现.ipynb
│ │ data.csv
│ │
│ └─.ipynb_checkpoints
│ 1_线性回归最小二乘法-checkpoint.ipynb
│ 2_线性回归梯度下降法-checkpoint.ipynb
│ 3_线性回归调sklearn库实现-checkpoint.ipynb
│ 4_knn代码实现-checkpoint.ipynb
│ 5_kmeans-checkpoint.ipynb
│ 5_kmeans代码实现-checkpoint.ipynb
│ 6_tfidf代码实现-checkpoint.ipynb
│ 7_LFM梯度下降-checkpoint.ipynb
│ 7_LFM梯度下降代码实现-checkpoint.ipynb
│
└─02_项目代码_MovieRecommendSystem
MovieRecommendSystem.rar
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