??40多G高容量的大數(shù)據(jù)修煉指南級(jí)課程，課程內(nèi)容非常詳細(xì)，在傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)課程基礎(chǔ)上進(jìn)行了更深一步的融合，技術(shù)課程的學(xué)習(xí)上可以單獨(dú)的進(jìn)行學(xué)習(xí)，也可以系統(tǒng)化的進(jìn)行學(xué)習(xí)。課程內(nèi)容包括了Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，智能數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，業(yè)務(wù)倉(cāng)庫(kù)，電影推薦系統(tǒng)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法，推薦系統(tǒng)算法。Flume初級(jí)課程，F(xiàn)lume高級(jí)與案例課程，HBase優(yōu)化與案例實(shí)戰(zhàn)部分，Hive-HiveDDL-HiveDML-Hive案例與Hive壓縮存儲(chǔ)，Kafka從入門(mén)到案例，最后仍有新增的Azkaban實(shí)戰(zhàn)講解和電信級(jí)廠商項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，同時(shí)也附帶了課程資料與源碼。
===============課程目錄===============
(1)\大數(shù)據(jù)技術(shù)之Azkaban；目錄中文件數(shù):16個(gè)
├─01_Azkaban_簡(jiǎn)介.avi
├─02_Azkaban_特點(diǎn).avi
├─03_Azkaban_架構(gòu).avi
├─04_Azkaban_Web_server_配置.avi
├─05_Azkaban_Executor_server_配置.avi
├─06_Azkaban_Web簡(jiǎn)介.avi
├─07_Azkaban_基礎(chǔ)使用.avi
├─08_Azkaban_調(diào)度Shell腳本.avi
├─09_Azkaban_通知郵件.avi
├─10_Azkaban_多任務(wù)工作流程配置.avi
├─11_Azkaban_Java_任務(wù)配置.avi
├─12_Azkaban_HDFS_任務(wù)配置.avi
├─13_Azkaban_MR_任務(wù)配置.avi
├─14_Azkaban_Hive_任務(wù)配置.avi
├─15_Azkaban_傳參.avi
├─源碼筆記資料.zip
(2)\大數(shù)據(jù)技術(shù)之Flume；目錄中文件數(shù):44個(gè)
├─01_Flume入門(mén)_課程介紹.avi
├─02_Flume入門(mén)_概念.avi
├─03_Flume入門(mén)_基礎(chǔ)架構(gòu).avi
├─04_Flume入門(mén)_組件介紹.avi
├─05_Flume入門(mén)_安裝.avi
├─06_Flume案例_官方案例（配置）.avi
├─07_Flume案例_官方案例（測(cè)試）.avi
├─08_Flume案例_監(jiān)控本地變化文件（需求分析）.avi
├─09_Flume案例_監(jiān)控本地變化文件（案例一配置文件）.avi
├─10_Flume案例_監(jiān)控本地變化文件（案例一測(cè)試）.avi
├─11_Flume案例_監(jiān)控本地變化文件（案例二配置文件）.avi
├─12_Flume案例_監(jiān)控本地變化文件（案例二測(cè)試）.avi
├─13_Flume案例_監(jiān)控本地文件夾（配置文件）.avi
├─14_Flume案例_監(jiān)控本地文件夾（案例測(cè)試）.avi
├─15_Flume案例_斷點(diǎn)續(xù)傳文件（配置文件）.avi
├─16_Flume案例_斷點(diǎn)續(xù)傳文件（案例測(cè)試）.avi
├─17_Flume高級(jí)_事務(wù)性.avi
├─18_Flume高級(jí)_傳輸詳細(xì)流程.avi
目錄過(guò)長(zhǎng)，中間省略
├─47_HBase優(yōu)化_高可用.avi
├─48_HBase優(yōu)化_預(yù)分區(qū).avi
├─49_HBase優(yōu)化_RowKey設(shè)計(jì)原則.avi
├─50_HBase優(yōu)化_RowKey情景設(shè)計(jì).avi
├─51_HBase優(yōu)化_內(nèi)存&其他.avi
├─52_HBase案例_谷粒微博（需求分析）.avi
├─53_HBase案例_谷粒微博（項(xiàng)目架構(gòu)）.avi
├─54_HBase案例_谷粒微博（HBaseUtil類(lèi)封裝）.avi
├─55_HBase案例_谷粒微博（定義常量）.avi
├─56_HBase案例_谷粒微博（發(fā)布微博第一部分）.avi
├─57_HBase案例_谷粒微博（發(fā)布微博第二部分）.avi
├─58_HBase案例_谷粒微博（關(guān)注用戶(hù)第一部分）.avi
├─59_HBase案例_谷粒微博（關(guān)注用戶(hù)第二部分分析）.avi
├─60_HBase案例_谷粒微博（關(guān)注用戶(hù)第二部分代碼實(shí)現(xiàn)）.avi
├─61_HBase案例_谷粒微博（取關(guān)用戶(hù)）.avi
├─62_HBase案例_谷粒微博（獲取初始化頁(yè)面數(shù)據(jù)）.avi
├─63_HBase案例_谷粒微博（獲取某個(gè)人所有微博）.avi
├─64_HBase案例_谷粒微博（測(cè)試）.avi
├─源碼筆記資料.zip
(4)\大數(shù)據(jù)技術(shù)之Hive；目錄中文件數(shù):93個(gè)
├─01_Hive入門(mén)_課程介紹.avi
├─02_Hive入門(mén)_概念介紹.avi
├─03_Hive入門(mén)_優(yōu)缺點(diǎn).avi
├─04_Hive入門(mén)_架構(gòu).avi
├─05_Hive入門(mén)_與數(shù)據(jù)庫(kù)的比較.avi
├─06_Hive安裝_安裝&初試牛刀.avi
├─07_Hive安裝_從文件系統(tǒng)加載數(shù)據(jù).avi
├─08_Hive安裝_安裝MySQL.avi
├─09_Hive安裝_元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在MySQL.avi
├─10_Hive安裝_回顧.avi
├─11_Hive安裝_JDBC訪問(wèn).avi
├─12_Hive安裝_常用交互命令.avi
├─13_Hive安裝_其他命令.avi
├─14_Hive安裝_常見(jiàn)配置信息.avi
├─15_Hive數(shù)據(jù)類(lèi)型_基本&集合類(lèi)型.avi
├─16_Hive數(shù)據(jù)類(lèi)型_類(lèi)型轉(zhuǎn)換.avi
├─17_HiveDDL_數(shù)據(jù)庫(kù)的增刪改查.avi
├─18_HiveDDL_建表語(yǔ)法.avi
├─19_HiveDDL_內(nèi)外部表.avi
├─20_HiveDDL_分區(qū)表概念&簡(jiǎn)單使用.avi
├─21_HiveDDL_分區(qū)表基本操作.avi
├─22_HiveDDL_分區(qū)表注意事項(xiàng).avi
├─23_HiveDDL_修改表.avi
├─24_HiveDML_使用Load方式加載數(shù)據(jù).avi
├─25_HiveDML_使用insert&as select加載數(shù)據(jù).avi
├─26_HiveDML_使用Location加載數(shù)據(jù).avi
├─27_HiveDML_回顧.avi
├─28_HiveDML_導(dǎo)出數(shù)據(jù)到文件系統(tǒng).avi
├─29_HiveDML_導(dǎo)出數(shù)據(jù)的其他方式.avi
├─30_HiveDML_清空表.avi
├─31_Hive查詢(xún)_基礎(chǔ)查詢(xún).avi
├─32_Hive查詢(xún)_Where&判斷式.avi
├─33_Hive查詢(xún)_Join.avi
├─34_Hive查詢(xún)_全局排序Order By.avi
├─35_Hive查詢(xún)_排序.avi
├─36_Hive查詢(xún)_4種排序總結(jié).avi
├─37_Hive查詢(xún)_分桶表創(chuàng)建&導(dǎo)入數(shù)據(jù).avi
├─38_Hive查詢(xún)_分桶表抽樣查詢(xún).avi
├─39_Hive函數(shù)_常用函數(shù)空值賦值.avi
├─40_Hive函數(shù)_常用函數(shù)時(shí)間類(lèi).avi
├─41_Hive函數(shù)_常用函數(shù)Case&if.avi
├─42_Hive函數(shù)_常用函數(shù)行轉(zhuǎn)列.avi
├─43_Hive函數(shù)_常用函數(shù)列轉(zhuǎn)行.avi
├─44_Hive函數(shù)_窗口函數(shù)需求一.avi
├─45_Hive函數(shù)_窗口需求二&三.avi
├─46_Hive函數(shù)_窗口函數(shù)需求四.avi
├─47_Hive函數(shù)_回顧.avi
├─48_Hive函數(shù)_窗口函數(shù)回顧.avi
├─49_Hive函數(shù)_窗口函數(shù)二.avi
├─50_Hive函數(shù)_排名函數(shù).avi
├─51_Hive案例_課堂練習(xí)（一）.avi
├─52_Hive案例_課堂練習(xí)（二-1）.avi
├─53_Hive案例_課堂練習(xí)（二-2）.avi
├─54_Hive案例_螞蟻森林（1-1）.avi
├─55_Hive案例_螞蟻森林（1-2）.avi
├─56_Hive案例_螞蟻森林（2）解法一.avi
├─57_Hive案例_螞蟻森林（2）解法二.avi
├─58_Hive案例_螞蟻森林（2）解法三.avi
├─59_Hive函數(shù)_回顧.avi
├─60_Hive函數(shù)_系統(tǒng)函數(shù)查看.avi
├─61_Hive函數(shù)_自定義函數(shù)介紹.avi
├─62_Hive函數(shù)_自定義UDF.avi
├─63_Hive函數(shù)_自定義UDF（2）.avi
├─64_Hive函數(shù)_自定義UDTF（分析）.avi
├─65_Hive函數(shù)_自定義UDTF（初始化方法）.avi
├─66_Hive函數(shù)_自定義UDTF（核心方法）.avi
├─67_Hive函數(shù)_自定義UDTF（打包測(cè)試）.avi
├─68_Hive壓縮存儲(chǔ)_Snappy壓縮方式.avi
├─69_Hive壓縮存儲(chǔ)_行存儲(chǔ)&列存儲(chǔ).avi
├─70_Hive壓縮存儲(chǔ)_Text&ORC&Parquet文件格式對(duì)比.avi
├─71_Hive壓縮存儲(chǔ)_存儲(chǔ)格式&壓縮方式結(jié)合使用.avi
├─72_Hive優(yōu)化_Fetch抓取&本地模式.avi
├─73_Hive優(yōu)化_大表Join大表&小表.avi
├─74_Hive優(yōu)化_MapJoin.avi
├─75_Hive優(yōu)化_回顧.avi
├─76_Hive優(yōu)化_Group By.avi
├─77_Hive優(yōu)化_笛卡爾積&行列過(guò)濾.avi
├─78_Hive優(yōu)化_動(dòng)態(tài)分區(qū).avi
├─79_Hive優(yōu)化_分區(qū)分桶&MR.avi
├─80_Hive優(yōu)化_9.5-9.10.avi
├─81_Hive案例_谷粒影音需求分析.avi
├─82_Hive案例_MRETL分析.avi
├─83_Hive案例_MR ETL Mapper.avi
├─84_Hive案例_MR ETL清洗數(shù)據(jù)邏輯.avi
├─85_Hive案例_MR ETL Driver.avi
├─86_Hive案例_谷粒影音數(shù)據(jù)準(zhǔn)備.avi
├─87_Hive案例_谷粒影音需求（一）.avi
├─88_Hive案例_谷粒影音需求（二）.avi
├─89_Hive案例_谷粒影音需求（三）.avi
├─90_Hive案例_谷粒影音需求（四）.avi
├─91_Hive案例_谷粒影音需求（五、六&八）.avi
├─92_Hive案例_谷粒影音需求（七）.avi
├─源碼筆記資料.zip
(5)\大數(shù)據(jù)技術(shù)之Kafka；目錄中文件數(shù):44個(gè)
├─01_Kafka入門(mén)_課程介紹.avi
├─02_Kafka入門(mén)_定義.avi
├─03_Kafka入門(mén)_消息隊(duì)列.avi
├─04_Kafka入門(mén)_消費(fèi)模式.avi
├─05_Kafka入門(mén)_基礎(chǔ)架構(gòu).avi
├─06_Kafka入門(mén)_安裝&啟動(dòng)&關(guān)閉.avi
├─07_Kafka入門(mén)_命令行操作Topic增刪查.avi
├─08_Kafka入門(mén)_命令行控制臺(tái)生產(chǎn)者消費(fèi)者測(cè)試.avi
├─09_Kafka入門(mén)_數(shù)據(jù)日志分離.avi
├─10_Kafka入門(mén)_回顧.avi
├─11_Kafka高級(jí)_工作流程.avi
├─12_Kafka高級(jí)_文件存儲(chǔ).avi
├─13_Kafka高級(jí)_生產(chǎn)者分區(qū)策略.avi
├─14_Kafka高級(jí)_生產(chǎn)者ISR.avi
├─15_Kafka高級(jí)_生產(chǎn)者ACk機(jī)制.avi
├─16_Kafka高級(jí)_數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題.avi
├─17_Kafka高級(jí)_ExactlyOnce.avi
├─18_Kafka高級(jí)_生產(chǎn)者總結(jié).avi
├─19_Kafka高級(jí)_消費(fèi)者分區(qū)分配策略.avi
├─20_Kafka高級(jí)_消費(fèi)者offset的存儲(chǔ).avi
├─21_Kafka高級(jí)_消費(fèi)者組案例.avi
├─22_Kafka高級(jí)_高效讀寫(xiě)&ZK作用.avi
├─23_Kafka高級(jí)_Ranger分區(qū)再分析.avi
├─24_Kafka高級(jí)_事務(wù).avi
├─25_Kafka高級(jí)_API生產(chǎn)者流程.avi
├─26_Kafka高級(jí)_API普通生產(chǎn)者.avi
├─27_Kafka高級(jí)_回顧.avi
├─28_Kafka案例_API帶回調(diào)函數(shù)的生產(chǎn)者.avi
├─29_Kafka案例_API生產(chǎn)者分區(qū)策略測(cè)試.avi
├─30_Kafka案例_API自定義分區(qū)的生成者.avi
├─31_Kafka案例_API同步發(fā)送生成者.avi
├─32_Kafka案例_API簡(jiǎn)單消費(fèi)者.avi
├─33_Kafka案例_API消費(fèi)者重置offset.avi
├─34_Kafka案例_消費(fèi)者保存offset讀取問(wèn)題.avi
├─35_Kafka案例_API消費(fèi)者手動(dòng)提交offset.avi
├─36_Kafka案例_API自定義攔截器（需求分析）.avi
├─37_Kafka案例_API自定義攔截器（代碼實(shí)現(xiàn)）.avi
├─38_Kafka案例_API自定義攔截器（案例測(cè)試）.avi
├─39_Kafka案例_監(jiān)控Eagle的安裝.avi
├─40_Kafka案例_監(jiān)控Eagle的使用.avi
├─41_Kafka案例_Kafka之與Flume對(duì)接.avi
├─42_Kafka之與Flume對(duì)接（數(shù)據(jù)分類(lèi)）.avi
├─43_Kafka之Kafka面試題.avi
├─源碼筆記資料.zip
1)\大數(shù)據(jù)技術(shù)之Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法；目錄中文件數(shù):71個(gè)
├─01-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法基本介紹.avi
├─02-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法幾個(gè)實(shí)際問(wèn)題.avi
├─03-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-稀疏數(shù)組介紹.avi
├─04-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-稀疏數(shù)組壓縮實(shí)現(xiàn).avi
├─05-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-稀疏數(shù)組解壓實(shí)現(xiàn).avi
├─06-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-隊(duì)列介紹.avi
├─07-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-單向隊(duì)列實(shí)現(xiàn).avi
├─08-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-單向隊(duì)列問(wèn)題分析.avi
├─09-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-環(huán)形隊(duì)列(1).avi
├─10-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-環(huán)形隊(duì)列(2).avi
├─11-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-鏈表說(shuō)明和應(yīng)用場(chǎng)景.avi
├─12-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-單向鏈表-人員管理系統(tǒng)說(shuō)明.avi
├─13-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-單向鏈表-添加和遍歷.avi
├─14-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-單向鏈表-有序插入節(jié)點(diǎn).avi
├─15-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-單向鏈表-修改節(jié)點(diǎn).avi
├─16-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-單向鏈表-刪除節(jié)點(diǎn).avi
├─17-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-雙向鏈表基本介紹.avi
├─18-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-雙向鏈表的實(shí)現(xiàn).avi
├─19-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-鏈表的經(jīng)典應(yīng)用-約瑟夫問(wèn)題.avi
├─20-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-約瑟夫問(wèn)題-形成環(huán)形和遍歷.avi
├─21-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-約瑟夫問(wèn)題-算法思路分析.avi
├─22-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-約瑟夫問(wèn)題-算法的實(shí)現(xiàn).avi
├─23-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-棧的基本介紹.avi
├─24-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-棧的基本使用.avi
├─25-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-使用棧計(jì)算表達(dá)式的思路.avi
├─26-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-編寫(xiě)數(shù)棧和符號(hào)棧.avi
├─27-Scala數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法-完成單數(shù)表達(dá)式運(yùn)算(1).avi
目錄過(guò)長(zhǎng)，中間省略
├─87_業(yè)務(wù)數(shù)倉(cāng)_業(yè)務(wù)數(shù)倉(cāng)課程介紹.avi
├─88_業(yè)務(wù)數(shù)倉(cāng)_電商業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介.avi
├─89_業(yè)務(wù)數(shù)倉(cāng)_表的分類(lèi).avi
├─90_業(yè)務(wù)數(shù)倉(cāng)_同步策略.avi
├─91_業(yè)務(wù)數(shù)倉(cāng)_范式理論.avi
├─92_業(yè)務(wù)數(shù)倉(cāng)_雪花模型、星型模型和星座模型.avi
├─93_業(yè)務(wù)數(shù)倉(cāng)_配置Hadoop支持Snappy壓縮.avi
├─94_業(yè)務(wù)數(shù)倉(cāng)_業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)生成.avi
├─95_業(yè)務(wù)數(shù)倉(cāng)_Sqoop安裝及參數(shù).avi
├─96_業(yè)務(wù)數(shù)倉(cāng)_Sqoop導(dǎo)入數(shù)據(jù).avi
├─97_業(yè)務(wù)數(shù)倉(cāng)_ODS層建表及數(shù)據(jù)導(dǎo)入.avi
├─98_業(yè)務(wù)數(shù)倉(cāng)_DWD層建表及導(dǎo)入數(shù)據(jù).avi
├─99_業(yè)務(wù)數(shù)倉(cāng)_需求講解.avi
├─源碼筆記資料.rar
(6)\大數(shù)據(jù)技術(shù)之機(jī)器學(xué)習(xí)和推薦系統(tǒng)\視頻；目錄中文件數(shù):1個(gè)
├─000_機(jī)器學(xué)習(xí)和推薦系統(tǒng)_課程簡(jiǎn)介.wmv
(7)\大數(shù)據(jù)技術(shù)之機(jī)器學(xué)習(xí)和推薦系統(tǒng)\視頻\II_電影推薦項(xiàng)目；目錄中文件數(shù):29個(gè)
├─037_電影推薦系統(tǒng)_項(xiàng)目系統(tǒng)設(shè)計(jì)（上）.wmv
├─038_電影推薦系統(tǒng)_項(xiàng)目系統(tǒng)設(shè)計(jì)（中）.wmv
├─039_電影推薦系統(tǒng)_項(xiàng)目系統(tǒng)設(shè)計(jì)（下）.wmv
├─040_電影推薦系統(tǒng)_項(xiàng)目框架搭建.wmv
├─041_電影推薦系統(tǒng)_數(shù)據(jù)加載模塊（一）.wmv
├─042_電影推薦系統(tǒng)_數(shù)據(jù)加載模塊（二）.wmv
├─043_電影推薦系統(tǒng)_數(shù)據(jù)加載模塊（三）.wmv
├─044_電影推薦系統(tǒng)_數(shù)據(jù)加載模塊（四）.wmv
├─045_電影推薦系統(tǒng)_數(shù)據(jù)加載模塊（五）.wmv
├─046_電影推薦系統(tǒng)_統(tǒng)計(jì)推薦模塊（上）.wmv
├─047_電影推薦系統(tǒng)_統(tǒng)計(jì)推薦模塊（中）.wmv
├─048_電影推薦系統(tǒng)_統(tǒng)計(jì)推薦模塊（下）.wmv
├─049_電影推薦系統(tǒng)_基于LFM的離線推薦模塊（上）.wmv
├─050_電影推薦系統(tǒng)_基于LFM的離線推薦模塊（中）.wmv
├─051_電影推薦系統(tǒng)_基于LFM的離線推薦模塊（下）.wmv
├─052_電影推薦系統(tǒng)_ALS模型評(píng)估和參數(shù)選取（上）.wmv
├─053_電影推薦系統(tǒng)_ALS模型評(píng)估和參數(shù)選取（下）.wmv
├─054_電影推薦系統(tǒng)_實(shí)時(shí)推薦模塊（一）.wmv
├─055_電影推薦系統(tǒng)_實(shí)時(shí)推薦模塊（二）.wmv
├─056_電影推薦系統(tǒng)_實(shí)時(shí)推薦模塊（三）.wmv
├─057_電影推薦系統(tǒng)_實(shí)時(shí)推薦模塊（四）.wmv
├─058_電影推薦系統(tǒng)_實(shí)時(shí)推薦模塊（五）.wmv
├─059_電影推薦系統(tǒng)_實(shí)時(shí)推薦模塊測(cè)試.wmv
├─060_電影推薦系統(tǒng)_基于內(nèi)容推薦模塊（一）.wmv
├─061_電影推薦系統(tǒng)_基于內(nèi)容推薦模塊（二）.wmv
├─062_電影推薦系統(tǒng)_基于內(nèi)容推薦模塊（三）.wmv
├─063_電影推薦系統(tǒng)_基于內(nèi)容推薦模塊（四）.wmv
├─064_電影推薦系統(tǒng)_實(shí)時(shí)系統(tǒng)聯(lián)調(diào)測(cè)試（上）.wmv
├─065_電影推薦系統(tǒng)_實(shí)時(shí)系統(tǒng)聯(lián)調(diào)測(cè)試（下）.wmv
(8)\大數(shù)據(jù)技術(shù)之機(jī)器學(xué)習(xí)和推薦系統(tǒng)\視頻\I_理論；目錄中文件數(shù):36個(gè)
├─001_推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介_(kāi)概述.wmv
├─002_推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介_(kāi)推薦系統(tǒng)算法簡(jiǎn)介.wmv
├─003_推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介_(kāi)推薦系統(tǒng)評(píng)測(cè).wmv
├─004_機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)_數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（上）.wmv
├─005_機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)_數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（下）.wmv
├─006_機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)_機(jī)器學(xué)習(xí)概述.wmv
├─007_機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)_監(jiān)督學(xué)習(xí)（上）.wmv
├─008_機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)_監(jiān)督學(xué)習(xí)（中）.wmv
├─009_機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)_監(jiān)督學(xué)習(xí)（下）.wmv
├─010_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_python簡(jiǎn)介.wmv
├─011_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_python基礎(chǔ)語(yǔ)法（上）.wmv
├─012_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_python基礎(chǔ)語(yǔ)法（下）.wmv
├─013_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_線性回歸（上）.wmv
├─014_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_線性回歸最小二乘代碼實(shí)現(xiàn)（上）.wmv
├─015_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_線性回歸最小二乘代碼實(shí)現(xiàn)（下）.wmv
├─016_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_線性回歸（下）.wmv
├─017_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_線性回歸梯度下降代碼實(shí)現(xiàn).wmv
├─018_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_線性回歸調(diào)用sklearn庫(kù)代碼實(shí)現(xiàn).wmv
├─019_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_K近鄰.wmv
├─020_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_K近鄰代碼實(shí)現(xiàn)（上）.wmv
├─021_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_K近鄰代碼實(shí)現(xiàn)（中）.wmv
├─022_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_K近鄰代碼實(shí)現(xiàn)（下）.wmv
├─023_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_邏輯回歸（上）.wmv
├─024_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_邏輯回歸（下）.wmv
├─025_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_決策樹(shù).wmv
├─026_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_K均值聚類(lèi).wmv
├─027_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_K均值聚類(lèi)代碼實(shí)現(xiàn)（上）.wmv
├─028_機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法_K均值聚類(lèi)代碼實(shí)現(xiàn)（下）.wmv
├─029_推薦系統(tǒng)_推薦系統(tǒng)算法詳解（一）.wmv
├─030_推薦系統(tǒng)_推薦系統(tǒng)算法詳解（二）.wmv
├─031_推薦系統(tǒng)_推薦系統(tǒng)算法詳解（三）.wmv
├─032_推薦系統(tǒng)_TF-IDF算法代碼示例.wmv
├─033_推薦系統(tǒng)_推薦系統(tǒng)算法詳解（四）.wmv
├─034_推薦系統(tǒng)_推薦系統(tǒng)算法詳解（五）.wmv
├─035_推薦系統(tǒng)_LFM梯度下降算法代碼實(shí)現(xiàn)（上）.wmv
├─036_推薦系統(tǒng)_LFM梯度下降算法代碼實(shí)現(xiàn)（下）.wmv
