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spark-ml-graph_day02_rs_20191017

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文件列表

  1. 02_视频/17-推荐系统概述、算法分类.itcast 120MB
  2. 02_视频/06-机器学习与大数据区别、三次浪潮和人工智能基础概念.itcast 90MB
  3. 02_视频/22-构建电影推荐模型（二）.itcast 84MB
  4. 02_视频/04-连通图案例：统一用户识别（代码实现）.itcast 83MB
  5. 02_视频/19-交替最小二乘法ALS核心思想（矩阵分解）.itcast 73MB
  6. 02_视频/21-构建电影推荐模型（一）.itcast 64MB
  7. 02_视频/18-协同过滤推荐算法详解.itcast 63MB
  8. 02_视频/12-机器学习分类及应用场景.itcast 56MB
  9. 02_视频/16-机器学习框架SK-Learn及Spark MLib概述.itcast 55MB
  10. 02_视频/09-机器学习数据集基本概念.itcast 42MB
  11. 02_视频/07-什么是机器学习（规则和模型学习）.itcast 37MB
  12. 02_视频/15-构建机器学习模型（四步骤）.itcast 36MB
  13. 02_视频/01-昨日课程内容回顾.itcast 34MB
  14. 02_视频/20-机器学习实操7个步骤（结合电影评分）.itcast 32MB
  15. 02_视频/14-回顾机器学习概念及核心组成.itcast 32MB
  16. 02_视频/08-机器学习在大数据中位置（用户画像系统为例）.itcast 30MB
  17. 02_视频/10-机器学习数据集基本概念加强.itcast 27MB
  18. 02_视频/03-连通图案例：统一用户识别（分析）.itcast 27MB
  19. 07_数据/数据集/als/ml-1m/ratings.dat 23MB
  20. 02_视频/13-如何理解机器学习三要素.itcast 22MB
  21. 02_视频/23-构建电影推荐模型（三）.itcast 18MB
  22. 02_视频/25-构建电影推荐模型（五）.itcast 18MB
  23. 02_视频/05-今日课程内容提纲.itcast 18MB
  24. 02_视频/02-回顾连通图案例（如何代码实现）.itcast 17MB
  25. 02_视频/24-构建电影推荐模型（四）.itcast 17MB
  26. 02_视频/11-电商数据集强化机器学习基本概念.itcast 10MB
  27. 01_讲义/构建推荐引擎.pdf 5MB
  28. 01_讲义/0201_Spark机器学习基础.pdf 3MB
  29. 07_数据/数据集/als/ml-100k/u.data 2MB
  30. 07_数据/数据集/als/ml-100k/u.dat 2MB
  31. 03_笔记/img/wps1-1571295167641.png 617KB
  32. 03_笔记/img/wps1.png 542KB
  33. 03_笔记/img/1571264542224.png 540KB
  34. 03_笔记/img/wps2.png 491KB
  35. 03_笔记/E-电商数据集强化概念.png 312KB
  36. 03_笔记/img/1571301069505.png 299KB
  37. 03_笔记/img/1571298937751.png 284KB
  38. 03_笔记/img/1571300985389.png 261KB
  39. 03_笔记/img/1571306203829.png 246KB
  40. 07_数据/数据集/als/ml-100k/u.item 231KB
  41. 03_笔记/alsModel预测原理.png 219KB
  42. 03_笔记/img/1571302071492.png 213KB
  43. 03_笔记/img/1571299787244.png 212KB
  44. 03_笔记/alsModel推荐用户和电影原理.png 201KB
  45. 03_笔记/MSE.png 200KB
  46. 03_笔记/img/1571295871014.png 199KB
  47. 03_笔记/img/1571298845120.png 197KB
  48. 03_笔记/img/1571296192928.png 195KB
  49. 03_笔记/C-鸢尾花数据集（数据名词）.png 174KB
  50. 03_笔记/img/1571292387896.png 168KB
  51. 07_数据/数据集/als/ml-1m/movies.dat 167KB
  52. 03_笔记/img/1571264648886.png 159KB
  53. 03_笔记/img/1571264601123.png 157KB
  54. 03_笔记/img/1571303018529.png 141KB
  55. 03_笔记/因子矩阵中向量.png 137KB
  56. 07_数据/数据集/als/ml-1m/users.dat 131KB
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  58. 03_笔记/img/1571302224152.png 119KB
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  73. 03_笔记/D-西瓜数据集（机器学习名词）.png 67KB
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  81. 03_笔记/img/1571292556518.png 44KB
  82. 03_笔记/A-统一用户识别（连通图）.png 44KB
  83. 03_笔记/img/1571265055322.png 43KB
  84. 03_笔记/F-机器学习三要素.png 42KB
  85. 03_笔记/img/1571292481707.png 41KB
  86. 03_笔记/img/1571273707124.png 38KB
  87. 03_笔记/ML_GraphX_Day02：机器学习基础及推荐系统.md 34KB
  88. 03_笔记/G-机器学习核心（数据和算法）.png 31KB
  89. 03_笔记/B-机器学习在大数据结构中地位.png 29KB
  90. 03_笔记/img/1571296857760.png 28KB
  91. 05_代码/day02-rs.zip 27KB
  92. 03_笔记/img/1571279268315.png 27KB
  93. 07_数据/数据集/als/ml-100k/u.user 22KB
  94. 03_笔记/img/1571264011349.png 18KB
  95. 03_笔记/img/1571305380180.png 16KB
  96. 03_笔记/矩阵分类：稀疏矩阵、稠密矩阵.png 11KB
  97. 03_笔记/img/1571295983259.png 10KB
  98. 03_笔记/img/1571300515483.png 8KB
  99. 03_笔记/img/1571303392970.png 7KB
  100. 07_数据/数据集/als/ml-100k/README 7KB
  101. 07_数据/数据集/als/ml-1m/README 5KB
  102. 07_数据/数据集/als/ml-1m/top100-movies/part-00000-9c9ebc64-fc4e-4f44-927a-bcea4839db2c-c000.csv 186B
  103. 07_数据/数据集/als/ml-1m/top100-movies/.part-00000-9c9ebc64-fc4e-4f44-927a-bcea4839db2c-c000.csv.crc 12B
  104. 07_数据/数据集/als/ml-1m/top100-movies/._SUCCESS.crc 8B
  105. 07_数据/数据集/als/ml-1m/top100-movies/_SUCCESS 0B