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- 课程详情
云音乐大数据推荐系统目录
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第1节 云音乐大数据推荐系统项目整体介绍
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¥19.00适合人群：有Java开发编程经验即可；
课程描述：课程目标：
1.了解主流推荐系统的结构及推荐系统的核心要素 2.理解推荐系统的结构为什么需要这样设计
课程主要内容：
1.推荐系统概述
2.推荐系统的核心要素
3.主流推荐系统的基本构成
4.云音乐推荐系统的项目架构及流程目录1云音乐大数据推荐系统项目整体介绍推荐系统项目整体介绍123:28推荐系统项目整体介绍225:49推荐系统项目整体介绍325:26推荐系统项目整体介绍424:55 -
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第2节 推荐系统核心机器学习算法讲解（上）
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¥19.00适合人群：
1、有Java开发编程经验即可；
课程描述：课程目标：
1.了解推荐系统常用召回策略心要素
2.理解并学会协同过滤相关算法
课程主要内容：
1.推荐系统召回策略讲解
2.协同过滤算法原理
3.ALS算法原理目录1推荐系统核心机器学习算法讲解（上）推荐系统核心机器学习算法讲解（上）120:24推荐系统核心机器学习算法讲解（上）219:55推荐系统核心机器学习算法讲解（上）319:18推荐系统核心机器学习算法讲解（上）419:04推荐系统核心机器学习算法讲解（上）518:37 -
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第3节 推荐系统核心机器学习算法讲解（下）
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¥19.00适合人群：1、有Java开发编程经验即可；
课程描述：课程目标：
1.了解推荐系统常用排序策略
2.理解并学会逻辑回归算法
课程主要内容：
1.推荐系统排序策略讲解
2.逻辑回归算法目录1推荐系统核心机器学习算法讲解（下）推荐系统核心机器学习算法讲解（下）125:46推荐系统核心机器学习算法讲解（下）223:18推荐系统核心机器学习算法讲解（下）325:06 -
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第4节 云音乐大数据推荐系统流程详解（上）
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¥19.00适合人群：1、有Java开发编程经验即可；
课程描述：课程目标：
1.了解源数据并设计建立相应代码工程模块
课程主要内容：
1.了解源数据
2.了解需要开发的模块及建立工程
2.1数据预处理
2.2召回模块
2.3排序模块目录1云音乐大数据推荐系统流程详解（上）云音乐大数据推荐系统流程详解（上）125:04云音乐大数据推荐系统流程详解（上）224:57云音乐大数据推荐系统流程详解（上）325:32 -
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第5节 云音乐大数据推荐系统流程详解（中）
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¥19.00适合人群：1、有Java开发编程经验即可；
课程描述：课程目标：
1.理解相关数据预处理的必要性和代码实现
2.理解推荐系统回归阶段的代码实现
课程主要内容：
1.数据预处理
ALS数据预处理
2.实现推荐系统回归阶段
2.1全局热播召回
2.2用户分群召回
2.3ALS召回目录1云音乐大数据推荐系统流程详解（中）云音乐大数据推荐系统流程详解（中）122:23云音乐大数据推荐系统流程详解（中）217:27云音乐大数据推荐系统流程详解（中）320:15云音乐大数据推荐系统流程详解（中）422:52云音乐大数据推荐系统流程详解（中）524:42 -
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第6节 云音乐大数据推荐系统流程详解（下）
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¥19.00适合人群：1、有Java开发编程经验即可；
课程描述：课程目标：
1.理解推荐系统排序阶段的代码实现
课程主要内容：
1.实现推荐系统排序
1.1 逻辑回归数据预处理
1.2 逻辑回归模型训练
1.3 推荐整合排序目录1云音乐大数据推荐系统流程详解（下）云音乐大数据推荐系统流程详解（下）121:09云音乐大数据推荐系统流程详解（下）223:40云音乐大数据推荐系统流程详解（下）319:21云音乐大数据推荐系统流程详解（下）423:31云音乐大数据推荐系统流程详解（下）524:34 -
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第7节 项目执行及调度部署
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¥19.00适合人群：1、有Java开发编程经验即可；
课程描述：课程目标：
1.了解项目整合Redis的代码实现
2.理解项目打包及脚本执行代码的编写
3.理解项目调度的实现
课程主要内容：
1.项目整合Redis
2.项目打包、上传、脚本执行
3.项目调度工具介绍，及项目部署调度目录1项目执行及调度部署项目执行及调度部署123:24项目执行及调度部署222:15项目执行及调度部署320:53 -
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第8节 机器学习应用总结
1、有Java开发编程经验即可；
课程目标：
1.了解机器学习常规算法原理
2.理解机器学习整体流程
课程主要内容：
1.机器学习其他算法原理扩展讲解
2.云音乐推荐系统总结梳理
机器学习应用总结531:44
讲师介绍
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饶毅彬
毕业于英国著名大学朴茨茅斯大学，数学硕士。 精通Python数据分析，曾担任大型能源集团算法工程师，搭建智能运维平台，积累了丰富的数据分析、机器学习的实战经验。
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