12-机器学习与大数据-推荐系统项目实战

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• 📁 包含文件：章节1：推荐系统--流程与架构
• 📁 章节2：推荐系统--数据预处理和模型构建评估实战
• 📁 章节3：推荐系统--模型使用和推荐服务
• 🎬 1：推荐系统_隐式用户反馈.mp4
• 🎬 2：推荐系统_隐式用户反馈.mp4
• 🎬 3：推荐系统_协同过滤.mp4
• 🎬 4：推荐系统_协同过滤.mp4
• 🎬 5：推荐系统_协同过滤.mp4
• 🎬 6：推荐系统_协同过滤_4.mp4
• 🎬 7：推荐系统架构_实时_离线.mp4
• 🎬 8：推荐系统架构_实时_离线.mp4
• 🎬 9：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算.mp4
• 🎬 10：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算.mp4
• 🎬 11：推荐系统列表_关联特征权重_基本特征权重的计算.mp4
• 🎬 12：推荐系统_数据源.mp4
• 🎬 13：推荐系统_数据源.mp4
• 🎬 14：HQL语句_python脚本构建中间结果.mp4
• 🎬 15：HQL语句_python脚本构建中间结果.mp4
• 🎬 16：HQL语句_python脚本构建中间结果.mp4
• 🎬 17：HQL语句_python脚本构建中间结果_4.mp4
• 🎬 18：推荐系统_数据预处理_spark构建特征索引_标签列.mp4
• 🎬 19：spark构建特征索引_标签列.mp4
• 🎬 20：spark构建特征索引_标签列.mp4
• 🎬 21：spark构建特征索引_标签列_4.mp4
• 🎬 22：MLlib调用算法计算模型文件并存储.mp4
• 🎬 23：MLlib调用算法计算模型文件并存储.mp4
• 🎬 24：MLlib调用算法计算模型文件并存储.mp4
• 🎬 25：ACC准确率和AUC面积的计算以及意义.mp4