[老汤-人工智能]机器学习十一之Spark推荐系统

课程目标:掌握大数据领域中的推荐系统

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4分 共20课时,共5小时3分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握大数据领域中的推荐系统

适用人群

有Spark基础的同学

课程简介

本课程的目的是使得同学们掌握大数据领域中的推荐系统


课程内容从两部分讲解推荐系统:


第一部分讲解的是推荐系统需要的算法及其推导,内容如下:

1、基于内容的推荐系统

2、协同过滤的核心概念

3、基于用户的协同过滤和基于产品的协同过滤

4、相似度的计算

5、隐语义模型的讲解

6、Spark支持的推荐算法的介绍

7、交替最小二乘法(ALS)的推导


第二部分讲解的是Spark代码实现的推荐系统,内容如下:

1、隐式类型数据的推荐的实现

2、显示类型数据的推荐的实现

3、冷启动问题

4、Spark中ml包和mllib包的比较


【老汤人工智能】机器学习课程体系分为三部分:

机器学习一之数学基础(https://edu.51cto.com/sd/80200 ):从微积分和线性代数两个方面讲解机器学习需要的数学知识

机器学习二之线性回归(https://edu.51cto.com/sd/7feec  ):讲解机器学习中最简单也是最常用的线性回归算法(包括一元线性回归和多元线性回归算法)

机器学习三之逻辑回归(https://edu.51cto.com/sd/52d18  ):讲解机器学习中分类算法(也就是逻辑回归算法),还讲解了解决机器学习的过拟合问题

机器学习四之模型调试(https://edu.51cto.com/sd/89e23  ):讲解机器学习中怎么来评估模型、测试模型以及怎样定位模型问题等

机器学习五之SVM算法(https://edu.51cto.com/sd/0dda5  ):讲解机器学习中应用很广泛的支持向量机算法(即SVM算法)

机器学习六Spark机器学习实战一(https://edu.51cto.com/sd/8aeee  ):航班延迟预测

机器学习七之决策树算法(https://edu.51cto.com/sd/8ebe9 ):讲解机器学习中决策树算法,以及基于决策树的回归树算法、提升树算法以及梯度提升算法等算法

机器学习八Spark机器学习实战二(https://edu.51cto.com/sd/2194b ):运动数据分类

机器学习九之非监督类型算法(https://edu.51cto.com/sd/24a14 ):讲解机器学习中非监督类型的算法,包括:聚类算法(K-Means算法)以及PCA降维算法

机器学习十Spark机器学习实战三(https://edu.51cto.com/sd/198f3  ):uber载客位置聚类分析

机器学习十一Spark推荐系统实战(https://edu.51cto.com/sd/63444 ):讲解怎样使用Spark实现推荐系


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第一章Spark中的推荐算法
9节1小时48分钟
1-1推荐系统概述 [免费试看]
19:07
1-2基于内容的推荐算法
10:29
1-3CF和核心概念
09:19
1-4User-Based_CF和Item-Based_CF
10:34
1-5相似度计算
14:40
1-6隐语义模型
19:32
1-7正则化
08:21
1-8Spark支持的推荐算法
05:39
1-9交替最小二乘算法讲解
10:31
第二章推荐代码实现
11节3小时15分钟
2-1隐式模型vs显示模型
05:33
2-2数据集准备
25:35
2-3数据解析
25:35
2-4构建第一个模型
30:48
2-5模型评估
39:33
2-6选择合理的超参数
09:11
2-7显示类型数据的推荐的实现
15:50
2-8交叉验证
10:37
2-9冷启动问题
05:45
2-10Spark中mllib中的ALS的使用
21:54
2-11Spark中的ml包和mllib包
05:23
讲师介绍
老汤
讲师评分4.9分
多年大数据技术架构师,10年软件技术设计开发经验,在爱奇艺、北京国双科技(大数据上市公司)、快钱支付、华为等大型企业设计和开发大数据相关项目,大型的项目包含爱奇艺直播业务大数据中心的建设、2016奥运会CNTV网站流量分析、金融支付反欺诈项目以及电信计费数据清洗分析等数十个大数据相关项目。服务的行业有视频、电子营销、金融、电信等行业。国内首批Spark实践者之一,也是国内首个推出按照”软件即现实世界” 的原则来讲解Spark等大数据技术,丰富的大型企业内部培训大数据技术的经验。
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