本套课程机器学习与电影推荐系统实战教程，原IBM中国开发实验室（CDL）技术负责人Sundy主讲，共66节视频教程，包含课程资料源码等，文章底部附下载地址。
该课程通过理论和实际的紧密结合，目的是为了让学员对推荐系统这一大数据应用有充分的认识和理解，在项目实战中通过对大数据的相关工具和知识做系统的回顾掌握基本算法，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。
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课程介绍：
课程大纲：
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：
NO.1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。
课程适合学员：
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。
机器学习与电影推荐系统实战教程 视频截图
课程文件目录：V-2689：电影推荐系统（机器学习篇）实战视频教程[4G]
01.机器学习和推荐系统介绍
02.推荐系统简介_概述
03.推荐系统简介_推荐系统算法简介
04.推荐系统简介_推荐系统评测
05.机器学习入门_数学基础（上）
06.机器学习入门_数学基础（下）
07.机器学习入门_机器学习概述
08.机器学习入门_监督学习（上）
09.机器学习入门_监督学习（中）
10.机器学习入门_监督学习（下）
11.机器学习模型和算法_python简介
12.机器学习模型和算法_python基础语法（上）
13.机器学习模型和算法_python基础语法（下）
14.机器学习模型和算法_线性回归（上）
15.机器学习模型和算法_线性回归zui小二乘代码实现（上）
16.机器学习模型和算法_线性回归zui小二乘代码实现（下）
17.机器学习模型和算法_线性回归（下）
18.机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现
19.机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现
20.机器学习模型和算法_K近邻
21.机器学习模型和算法_K近邻代码实现（上）
22.机器学习模型和算法_K近邻代码实现（中）
23.机器学习模型和算法_K近邻代码实现（下）
24.机器学习模型和算法_逻辑回归（上）
25.机器学习模型和算法_逻辑回归（下）
26.机器学习模型和算法_决策树
27.机器学习模型和算法_K均值聚类
28.机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（上）
29.机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（下）
30.推荐系统_推荐系统算法详解（一）
31.推荐系统_推荐系统算法详解（二）
32.推荐系统_推荐系统算法详解（三）
33.推荐系统_TF-IDF算法代码示例
34.推荐系统_推荐系统算法详解（四）
35.推荐系统_推荐系统算法详解（五）
36.推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（上）
37.推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（下）
38.电影推荐系统_项目系统设计（上）
39.电影推荐系统_项目系统设计（中）
40.电影推荐系统_项目系统设计（下）
41.电影推荐系统_项目框架搭建
42.电影推荐系统_数据加载模块（一）
43.电影推荐系统_数据加载模块（二）
44.电影推荐系统_数据加载模块（三）
45.电影推荐系统_数据加载模块（四）
46.电影推荐系统_数据加载模块（五）
47.电影推荐系统_统计推荐模块（上）
48.电影推荐系统_统计推荐模块（中）
49.电影推荐系统_统计推荐模块（下）
50.电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（上）
51.电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（中）
52.电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（下）
53.电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（上）
54.电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下）
55.电影推荐系统_实时推荐模块（一）
56.电影推荐系统_实时推荐模块（二）
57.电影推荐系统_实时推荐模块（三）
58.电影推荐系统_实时推荐模块（四）
59.电影推荐系统_实时推荐模块（五）
60.电影推荐系统_实时推荐模块测试
61.电影推荐系统_基于内容推荐模块（一）
62.电影推荐系统_基于内容推荐模块（二）
63.电影推荐系统_基于内容推荐模块（三）
64.电影推荐系统_基于内容推荐模块（四）
65.电影推荐系统_实时系统联调测试（上）
66.电影推荐系统_实时系统联调测试（下）
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