课程目录：

机器学习与算法体系【完结】/
├──01_算法和数据结构路线、注意点与常见问题
| └──01_算法和数据结构路线、注意点与常见问题.mp4 950.77M
├──02_机器学习介绍、原理及应用场景
| └──01_机器学习介绍、原理及应用场景.mp4 1.07G
├──03_线性回归算法的原理及参数优化方案
| └──01_线性回归算法的原理及参数优化方案.mp4 882.46M
├──04_基于Spark MLlib训练回归算法模型
| └──01_基于Spark MLlib训练回归算法模型.mp4 1.19G
├──05_逻辑回归算法的原理及算法公式推导
| └──01_逻辑回归算法的原理及算法公式推导.mp4 1021.41M
├──06_逻辑回归算法原理及公式推导
| └──01_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4 552.89M
├──07_逻辑回归算法原理及公式推导
| └──01_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4 1.12G
├──08_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能
| └──01_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能.mp4 975.47M
├──09_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理
| └──01_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理.mp4 92.72M
├──10_KNN手写数字识别及KMeans算法原理
| └──01_KNN手写数字识别及KMeans算法原理.mp4 198.43M
├──11_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例
| └──01_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例.mp4 222.22M
├──12_分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用
| └──01_KMeans精准营销案例及KMeans在推荐系统应用.mp4 209.10M
├──13_百度地图实时路况及路况预测
| └──01_百度地图实时路况及路况预测.mp4 1.27G
├──14_决策树算法的原理
| └──01_决策树算法的原理.mp4 1.26G
├──15_随机森林算法与算法总结
| └──01_随机森林算法与算法总结.mp4 332.85M
├──16_推荐系统的来龙去脉与推荐架构
| └──01_推荐系统的来龙去脉与推荐架构.mp4 125.40M
├──17_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集
| └──01_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集.mp4 172.47M
├──18_推荐系统代码实现及测试
| └──01_推荐系统代码实现及测试.mp4 388.43M
├──19_实现推荐系统在线推荐微服务
| └──01_实现推荐系统在线推荐微服务.mp4 1.05G
├──20_基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移
| └──01_基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移.mp4 283.61M
├──21_提取节目的关键词，构建节目画像
| └──01_提取节目的关键词，构建节目画像.mp4 473.83M
├──22_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词
| └──01_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词.mp4 144.94M
├──23_基于节目画像计算节目的相似度
| └──01_基于节目画像计算节目的相似度.mp4 812.27M
├──24_基于物品画像计算相似度
| └──01_基于物品画像计算相似度.mp4 1.03G
├──25_实现基于模型的召回策略
| └──01_实现基于模型的召回策略.mp4 199.06M
├──26_基本函数类及富函数的使用
| └──01_基本函数类及富函数的使用.mp4 1.02G
├──27_构建节目画像与用户画像
| └──01_构建节目画像与用户画像.mp4 374.68M
├──28_构建用户画像及性能调优
| └──01_构建用户画像及性能调优.mp4 1.08G
├──29_构建特征中心及模型召回实现
| └──01_构建特征中心及模型召回实现.mp4 805.23M
├──30_训练排序模型及搭建推荐系统微服务
| └──01_训练排序模型及搭建推荐系统微服务.mp4 279.56M
└──31_推荐系统项目-大总结
| └──01_推荐系统项目-大总结.mp4 245.95M