机器学习和算法体系|MCA小课

机器学习（ML）是人工智能的一个分支，由计算机科学家和机器学习先驱Tom M. Mitchell创造和定义：“机器学习是计算机算法的研究，允许计算机程序通过经验数据自动改进”，这是我们期望实现AI的方式之一。机器学习依赖于历史数据集的处理，通过检查和比较数据来查找通用模式并探索细微差别。

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<10、机器学习和算法体系>
├<01_算法和数据结构路线、注意点与常见问题>
│ └01_算法和数据结构路线、注意点与常见问题.mp4
├<02_机器学习介绍、原理及应用场景>
│ └01_机器学习介绍、原理及应用场景.mp4
├<03_线姓回归算法的原理及参数优化方案>
│ └01_线姓回归算法的原理及参数优化方案.mp4
├<04_基于Spark MLlib训练回归算法模型>
│ └01_基于Spark MLlib训练回归算法模型.mp4
├<05_逻辑回归算法的原理及算法公式推导>
│ └01_逻辑回归算法的原理及算法公式推导.mp4
├<06_逻辑回归算法原理及公式推导>
│ └01_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4
├<07_逻辑回归算法原理及公式推导>
│ └01_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4
├<08_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能>
│ └5285890806034407445_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能.mp4
├<09_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理>
│ └5285890806037376665_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理.mp4
├<10_ KNN手写数字识别及KMeans算法原理>
│ └5285890806037376693_KNN手写数字识别及KMeans算法原理.mp4
├<11_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例>
│ └5285890806037298195_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例.mp4
├<12_分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用>
│ └5285890806037378040_KMeans精准营销案例及KMeans在推荐系统应用.mp4
├<13_百度地图实时路况及路况预测>
│ └01-百度地图实时路况及路况预测.mp4
├<14_决策树算法的原理>
│ └5285890805996610452_决策树算法的原理.mp4
├<15_随机森林算法与算法总结>
│ └5285890806037358872_随机森林算法与算法总结.mp4
├<16_推荐系统的来龙去脉与推荐架构>
│ └5285890806037359484_推荐系统的来龙去脉与推荐架构.mp4
├<17_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集>
│ └5285890806037381325_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集.mp4
├<18_推荐系统代码实现及测试>
│ └5285890806037360150_推荐系统代码实现及测试.mp4
├<19_实现推荐系统在线推荐微服务>
│ └5285890806037360823_实现推荐系统在线推荐微服务.mp4
├<20_基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移>
│ └5285890806037382597_基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移.mp4
├<21_提取节目的关键词，构建节目画像>
│ └5285890806037361466_提取节目的关键词，构建节目画像.mp4
├<22_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词>
│ └5285890806037361452_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词.mp4
├<23_基于节目画像计算节目的相似度>
│ └5285890806037470697_基于节目画像计算节目的相似度.mp4
├<24_基于物品画像计算相似度>
│ └5285890806037411501_基于物品画像计算相似度.mp4
├<25_实现基于模型的召回策略>
│ └5285890806037450024_实现基于模型的召回策略.mp4
├<26_基本函数类及富函数的使用>
│ └5285890802023332768_基本函数类及富函数的使用.mp4
├<27_ 构建节目画像与用户画像>
│ └5285890806037383969_构建节目画像与用户画像.mp4
├<28_构建用户画像及性能调优>
│ └5285890806037384009_构建用户画像及性能调优.mp4
├<29_构建特征中心及模型召回实现>
│ └5285890806037412175_构建特征中心及模型召回实现.mp4
├<30_训练排序模型及搭建推荐系统微服务>
│ └5285890801031033528_训练排序模型及搭建推荐系统微服务.mp4
├<31_推荐系统项目-大总结>
│ └5285890801119406180_推荐系统项目-大总结.mp4