初识大数据

链接: pan.baidu.com/s/1JHmd3VKXbfGIvRSjvFPMAw 提取码: 9hhm

学完本节课程你将掌握:

  1. 进入大数据行业所需技能知识点
  2. 企业所需大数据人员剖析及组织结构
  3. 如何规划自己大数据技术栈
  4. 熟悉Hadoop生态圈所有组件所处位置及作用

bat大牛详解推荐系统架构及应用场景

链接: pan.baidu.com/s/1vjlnIAFO5YBUEGeMZiXekA 提取码: 4erh

学完本节课程你将掌握:

  1. 搜索引擎原理
  2. 广告系统的整体概述
  3. 知名企业推荐系统架构思想
  4. 推荐系统整体流程以及所用技术点分析
  5. 了解推荐系统在实际生活中的应用

NLP-文本相似度

链接: pan.baidu.com/s/1Peeh-TDvYy7NpdGBRX_PYg 提取码: pemd

学完本节课程你将掌握:

  1. tf-idf算法实现原理及文章相似度计算
  2. lcs最长公共子序列算法实现及应用
  3. 彻底掌握余弦相似度. 向量空间模型

NLP-word2vec

链接:pan.baidu.com/s/1MH_c6y3ABdpAhnfulZRhqg 提取码: dt88

学完本节课程你将掌握:

  1. word2vec原理详解
  2. 熟悉skip-gram与CBOW两种模式优缺点
  3. 训练优化
  4. 企业实际应用场景

数据挖掘-中文分词

链接: pan.baidu.com/s/1sQOZSLV5DrdVaPy24qP4rg 提取码: 3hbq

学完本节课程你将掌握:

  1. 分词的基本原理和方法
  2. 一元模型和N元模型的实现
  3. 结巴分词原理详细介绍
  4. 实现基于webpy的分词系统
  5. 马尔可夫模型的原理详解应用场景介绍
  6. 隐马尔可夫原理详解及实例实现

数据挖掘-推荐算法CB

链接: pan.baidu.com/s/10XdK9YfooiO9yaxDRAL7qg 提取码: tgd3

学完本节课程你将掌握:

  1. 基于内容的推荐算法原理
  2. 基于内容推荐算法的优缺点及案例
  3. 基于CB个性化推荐优缺点及案例
  4. 隐马尔可夫模型以及CB算法的整合应用实现

数据挖掘-推荐算法CF

链接: pan.baidu.com/s/1H01HudA_X_X5bzA0lKDM_A 提取码: ajjt

学完本节课程你将掌握:

  1. 协同(Collaboration Filtering)算法原理基础
  2. 基于用户的CF算法优缺点及案例
  3. 基于物品的CF算法优缺点及案例
  4. 隐马尔可夫模型及CF算法的整合应用

数据挖掘-分类算法NB(朴素贝叶斯)

链接: pan.baidu.com/s/1brzz_lMVoorerGHpyVRO3w 提取码: rweg

学完本节课程你将掌握:

  1. 分类任务解决流程
  2. 二分类和多分类区别和应用场景
  3. 朴素贝叶斯原理. 优缺点
  4. ROC. AUC详细解析
  5. 模型训练
  6. 基于MLib的NB模型

数据挖掘-聚类算法kmeans

链接: pan.baidu.com/s/1qyJontUXCU4cvbYUFm2BgQ 提取码: jrvq

学完本节课程你将掌握:

  1. 聚类算法基本知识
  2. 层次聚类法
  3. kmeans算法详解
  4. kmeans的优缺点
  5. 基于Mlib的kmeans聚类应用

results matching ""

    No results matching ""