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视频教程-大白话学懂机器学习与推荐系统实战-大数据

大白话学懂机器学习与推荐系统实战
张长志技术全才、擅长领域：区块链、大数据、Java等。10余年软件研发及企业培训经验，曾为多家大型企业提供企业内训如中石化，中国联通，中国移动等知名企业。拥有丰富的企业应用软件开发经验、深厚的软件架构设计理论基础及实践能力。项目开发历程：基于大数据技术推荐系统 ，医疗保险大数据分析与统计推断，H5跨平台APP，携程酒店APP，Go语言实现Storm和ZK类似框架。
张长志
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视频教程-大白话学懂机器学习与推荐系统实战-大数据

学习有效期：永久观看

学习时长：1657分钟

学习计划：28天

难度：低

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：张长志

CTO/CIO/技术副总裁/总工程师

讲师介绍：张长志技术全才、擅长领域：区块链、大数据、Java等。10余年软件研发及企业培训经验，曾为多家大型企业提供企业内训如中石化，中国联通，中国移动等知名企业。拥有丰富的企业应用软件开发经验、深厚的软件架构设计理论基础及实践能力。项目开发历程：基于大数据技术推荐系统 ，医疗保险大数据分析与统计推断，H5跨平台APP，携程酒店APP，Go语言实现Storm和ZK类似框架。

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「你将学到什么？」

本教程为官方授权出品


伴随着大数据时代的到来，作为发掘数据规律的重要手段，机器学习已经受到了越来越多的关注。而作为机器学习算法在大数据上的典型应用，推荐系统已成为各行业互联网公司营销体系中不可或缺的一部分，而且已经带来了真实可见的收益。

目前，推荐系统和机器学习已经成为各大公司的发力重点，众多知名公司（如亚马逊、netflix、facebook、阿里巴巴、京东、腾讯、新浪、头条等）都在着眼于将蕴含在庞大数据中的宝藏发掘出来，懂机器学习算法的大数据工程师也成为了新时代最紧缺的人才。

精心打造出了机器学习与推荐系统课程，将机器学习理论与推荐系统项目实战并重，对机器学习和推荐系统基础知识做了系统的梳理和阐述，并通过电影推荐网站的具体项目进行了实战演练，为有志于增加大数据项目经验、扩展机器学习发展方向的工程师提供更好的学习平台。

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。
通过理论和实际的紧密结合，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。

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

 

「课程学习目录」

1.000_机器学习和推荐系统_课程简介
2.001_推荐系统简介_概述
3.002_推荐系统简介_推荐系统算法简介
4.003_推荐系统简介_推荐系统评测
5.004_机器学习入门_数学基础（上）
6.005_机器学习入门_数学基础（下）
7.006_机器学习入门_机器学习概述
8.007_机器学习入门_监督学习（上）
9.008_机器学习入门_监督学习（中）
10.009_机器学习入门_监督学习（下）
11.010_机器学习模型和算法_python简介
12.011_机器学习模型和算法_python基础语法（上）
13.012_机器学习模型和算法_python基础语法（下）
14.013_机器学习模型和算法_线性回归（上）
15.014_机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（上）
16.015_机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（下）
17.016_机器学习模型和算法_线性回归（下）
18.017_机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现
19.018_机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现
20.019_机器学习模型和算法_K近邻
21.020_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（上）
22.021_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（中）
23.022_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（下）
24.023_机器学习模型和算法_逻辑回归（上）
25.024_机器学习模型和算法_逻辑回归（下）
26.025_机器学习模型和算法_决策树
27.026_机器学习模型和算法_K均值聚类
28.027_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（上）
29.028_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（下）
30.029_推荐系统_推荐系统算法详解（一）
31.030_推荐系统_推荐系统算法详解（二）
32.031_推荐系统_推荐系统算法详解（三）
33.033_推荐系统_推荐系统算法详解（四）
34.032_推荐系统_TF-IDF算法代码示例
35.034_推荐系统_推荐系统算法详解（五）
36.035_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（上）
37.036_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（下）
38.037_电影推荐系统_项目系统设计（上）
39.038_电影推荐系统_项目系统设计（中）
40.039_电影推荐系统_项目系统设计（下）
41.040_电影推荐系统_项目框架搭建
42.041_电影推荐系统_数据加载模块（一）
43.043_电影推荐系统_数据加载模块（三）
44.042_电影推荐系统_数据加载模块（二）
45.044_电影推荐系统_数据加载模块（四）
46.045_电影推荐系统_数据加载模块（五）
47.046_电影推荐系统_统计推荐模块（上）
48.047_电影推荐系统_统计推荐模块（中）
49.048_电影推荐系统_统计推荐模块（下）
50.049_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（上）
51.050_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（中）
52.051_电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块（下）
53.052_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（上）
54.053_电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下）
55.054_电影推荐系统_实时推荐模块（一）
56.055_电影推荐系统_实时推荐模块（二）
57.056_电影推荐系统_实时推荐模块（三）
58.057_电影推荐系统_实时推荐模块（四）
59.058_电影推荐系统_实时推荐模块（五）
60.059_电影推荐系统_实时推荐模块测试
61.060_电影推荐系统_基于内容推荐模块（一）
62.061_电影推荐系统_基于内容推荐模块（二）
63.062_电影推荐系统_基于内容推荐模块（三）
64.063_电影推荐系统_基于内容推荐模块（四）
65.064_电影推荐系统_实时系统联调测试（上）
66.065_电影推荐系统_实时系统联调测试（下）

 

「7项超值权益，保障学习质量」

  • 大咖讲解

技术专家系统讲解传授编程思路与实战。

  • 答疑服务

专属社群随时沟通与讲师答疑，扫清学习障碍，自学编程不再难。

  • 课程资料+课件

超实用资料，覆盖核心知识，关键编程技能，方便练习巩固。（部分讲师考虑到版权问题，暂未上传附件，敬请谅解）

  • 常用开发实战

企业常见开发实战案例，带你掌握Python在工作中的不同运用场景。

  • 大牛技术大会视频

2019Python开发者大会视频免费观看，送你一个近距离感受互联网大佬的机会。

  • APP+PC随时随地学习

满足不同场景，开发编程语言系统学习需求，不受空间、地域限制。

 

「什么样的技术人适合学习？」

  • 想进入互联网技术行业，但是面对多门编程语言不知如何选择，0基础的你
  • 掌握开发、编程技术单一、冷门，迫切希望能够转型的你
  • 想进入大厂，但是编程经验不够丰富，没有竞争力，程序员找工作难。

 

「悉心打造精品好课，28天学到大牛3年项目经验」

【完善的技术体系】

技术成长循序渐进，帮助用户轻松掌握

掌握大数据知识，扎实编码能力

【清晰的课程脉络】

浓缩大牛多年经验，全方位构建出系统化的技术知识脉络，同时注重实战操作。

【仿佛在大厂实习般的课程设计】

课程内容全面提升技术能力，系统学习大厂技术方法论，可复用在日后工作中。

 

「你可以收获什么？」

1.通过理论和实际的紧密结合，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

2.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

3.打开通向算法工程师的大门

 

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    今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装，今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式，一种是直接下载插件包，二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别，始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统：windows7JDK：1.7svn插件包版本：1.8.16Eclipse：3.7.2工具下载地址：Eclipse下在地址：htt
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