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人工智能]機器學(xué)習(xí)十一之Spark推薦系統(tǒng)培訓(xùn)

 
   班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
       每期人數(shù)限3到5人。
   上課時間和地點
開課地址:【上?!客瑵髮W(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】:佳源大廈【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)【鄭州分部】:錦華大廈【石家莊分部】:瑞景大廈【北京分部】:北京中山學(xué)院 【南京分部】:金港大廈
最新開班 (連續(xù)班 、周末班、晚班):2020年3月16日
   實驗設(shè)備
     ☆資深工程師授課
        
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   質(zhì)量保障

        1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓(xùn)班中重聽;
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

課程大綱
 

第一部分講解的是推薦系統(tǒng)需要的算法及其推導(dǎo),內(nèi)容如下:

1、基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)

2、協(xié)同過濾的核心概念

3、基于用戶的協(xié)同過濾和基于產(chǎn)品的協(xié)同過濾

4、相似度的計算

5、隱語義模型的講解

6、Spark支持的推薦算法的介紹

7、交替最小二乘法(ALS)的推導(dǎo)

 

第二部分講解的是Spark代碼實現(xiàn)的推薦系統(tǒng),內(nèi)容如下:

1、隱式類型數(shù)據(jù)的推薦的實現(xiàn)

2、顯示類型數(shù)據(jù)的推薦的實現(xiàn)

3、冷啟動問題

4、Spark中ml包和mllib包的比較
第1章Spark中的推薦算法
1-1推薦系統(tǒng)概述
1-2基于內(nèi)容的推薦算法
1-3CF和核心概念
1-4User-Based_CF和Item-Based_CF
1-5相似度計算
1-6隱語義模型
1-7正則化
1-8Spark支持的推薦算法
1-9交替最小二乘算法講解
第2章推薦代碼實現(xiàn)
2-1隱式模型vs顯示模型
2-2數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備
2-3數(shù)據(jù)解析
2-4構(gòu)建第一個模型
2-5模型評估
2-6選擇合理的超參數(shù)
2-7顯示類型數(shù)據(jù)的推薦的實現(xiàn)
2-8交叉驗證
2-9冷啟動問題
2-10Spark中mllib中的ALS的使用
2-11Spark中的ml包和mllib包

 
  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................