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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
不满足自己现有生活的任何童鞋
你将会学到：
用推荐算法改变生活,让虚拟现实技术服务自己新生代，展开丰翼，搏击云海(微信号:scccdgf)
课程简介：
学习大数据核心知识点，把握大数据**趋势。
【Hadoop,Spark大数据推荐系统,数学+Linux下实战视频课程[**](上)】
学习本课程可以有多种出发点，典型的想了解算法，利用开源技术构建自己的推荐系统。另外，想深入学习算法，优化已有开源算法或者自己研发更好的算法。
人工智能必将改变人类生活，不管你愿不愿意，已经在改变，不要害怕改变，想想鹰的重生。
本课程重点讲解推荐系统架构，推荐算法以及推荐系统应用实战，然后发散至相关大数据，人工智能算法，系统化。由浅入深，让你快乐地学习推荐系统的构建以及数据分析等相关知识。
课程大纲-Spark大数据推荐系统实战机器学习/深度学习课程
第1章推荐系统总决式(18分钟2节)
1-2
【长期免费】个性化推荐引擎----Solr实现协同过滤（It通过Solr实现个性化推荐利用的是Solr的打分算法，目前是向量空间模型Solr提供的统计聚合非常方便的用于计算分值
「仅限付费用户」点击下载“Solr实现协同过滤.pdf”
[11:33]开始学习第2章大数据下的推荐(2小时46分钟8节)
2-7
(傻瓜式Hadoop/Spark/Hive/Hbase/Ya本小结主要是为了下一节的CDH套件安装做准备1.使用Oracle VM安装CentOS6.5内核迷你版2.通过桥接方式配置网络环境3.安装Spark等依赖类库及编译环境4.安装JDK1.85.建立配置Spark用户并配置SSH免密码登录6.配置本地安装源(包安装，web源安装,parcel方式,代理安装)7.安装mysql并配置hive等的元数据以及权限问题
[51:39]开始学习第3章基于协同过滤的推荐系统(4小时33分钟22节)
3-8
基于模型(ALS)的协同过滤实战1--ALS原理复习推荐系统实战基于模型的协同过滤可交替的最小二乘法隐因子模型SVD降维梯度下降隐式反馈拉格朗日对偶凸优化Scala Spark
[27:14]开始学习
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