机器学习从入门到精通（原理剖析、实战为王）第3季

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本套课程用浅显易懂的语言精准概括了机器学习的相关知识，内容全面，总结到位，剖析了机器学习的what，who，when, where, how，以及why等相关问题。内容涵盖：机器学习、推荐系统、朴素贝叶斯算法等，注重原理剖析、实战为王。跟着老师的要求，你能解决企业级的相关技术问题。

视频目录：
150.机器学习-Tokenizer-按照空格进行切割
151.机器学习-RegexTokenizer-支持正则表达式分词
152.机器学习-word中文分词-自定义停用词
153.机器学习-idf模型训练-结果考察-公式原理
154.机器学习-pipeline操作-英文停用词组合
155.机器学习-pipeline java代码实现
156.机器学习-松散向量密度化处理
157.机器学习-推荐系统-指标概述
158.机器学习-推荐系统-用户行为数据说明
159.机器学习-推荐系统-相似度算法-userCF
160.机器学习-推荐系统-余弦相似度计算
161.机器学习-推荐系统-用户相似度矩阵计算
162.机器学习-推荐系统-相似度矩阵排序
163.机器学习-推荐系统-使用userCF算法实现用户u对商品i的偏好计算
 

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