机器学习从入门到精通（原理剖析、实战为王）第4季

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本套课程用浅显易懂的语言精准概括了机器学习的相关知识，内容全面，总结到位，剖析了机器学习的what，who，when, where, how，以及why等相关问题。内容涵盖：机器学习、推荐系统、朴素贝叶斯算法等，注重原理剖析、实战为王。跟着老师的要求，你能解决企业级的相关技术问题。

视频目录：
164.userCF的推荐列表实现
165.userCF的推荐列表实现-数据验证
166.itemCF的原理说明
167.itemCF的itemUsers计算
168.itemCF的item相似度矩阵算法-排序
169.itemCF下计算用户对商品的偏好值
170.itemCF下实现用户商品推荐
171.itemCF下实现用户商品推荐-验证结果
172.john breese相似度对流行商品进行惩罚
173.机器学习-中文垃圾邮件分类
174.推荐系统-scala实现itemCF算法
175.推荐系统-scala实现商品相似度矩阵求解
176.推荐系统-userCF-itemCF的比较.avi
177.推荐系统-f1score物理意义计算
178.推荐系统-处理观影数据用于itemCF测试
179.推荐系统-处理观影数据用于itemCF测试scala修剪1
180.推荐系统-精确率和召回率结果验证
 

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