注意：
2. 本課程的核心目的是協助學員學習具體業務場景下的解決方案，為降低學員學習難度，課程中均盡量使用簡明易懂的**進行資料整理和模型實現，沒有出現任何晦澀高深的**，並盡量基於pandas、sklearn等標準包介面程式設計。故此希望看到筆者在課程中炫技的各位程式設計高手請勿購買本系列課程。
【課程簡介】
推薦系統在當今的網際網路行業中正在起到不可或缺的作用，本課程基於實際案例，由推薦系統的概念、框架、評估體系等入手，完整實現了推薦系統中應用的各類演算法，包括協同過濾、矩陣分解、基於內容的推薦演算法、結合文字挖掘(詞頻矩陣、tf-idf、word2vec)的推薦演算法、關聯分析、聚類分析在推薦演算法中的應用方式等，相關**可作為分析模板供學員在工作中直接套用。
【課程特色】
可作為業務分析模板：課程內容完全基於真實業務分析場景構建，提供全部編寫的函式工具和源**，可直接作為同類業務場景中的業務分析模板加以使用。
雙案例課程結構：充分考慮到案例代表性和分析需求上的差異化，精選電影評分和雲**歌單資料這兩個業務案例，分別代表rating和non-rating這兩類推薦系統將會面對的典型資料型別，更有利於拓展學員的分析能力。
【課程長度】
總時長：12小時
推薦系相關概念
lambda 架構介紹 推薦演算法架構 推薦模型構建流程 協同過濾思路介紹 相似度計算 使用不同相似度計算方式實現協同過濾 協同過濾 基於模型的演算法 推薦系統的評價 推薦系統的冷啟動 基於內容的推薦 基於內容的推薦 基於物品的協同過濾 區別 資訊過濾系統 推薦 搜尋區別 推薦和 web專案區別離線...
深度學習課程推薦
前一段時間完成了coursera華盛頓大學的機器學習專項課程，希望把這門可也推薦給大家 課程鏈結 其實我本不應該這麼快學完的，因為一開始coursera上說這個專項課程有 門課，但是後面由於華盛頓大學方面的原因，後兩門課無故取消了，就變成了現在的四門課 第一門課是一些機器學習的例子，主要讓大家有個初...
推薦演算法之好友推薦
寫點自己的理解，大牛請直接略過。好友推薦裡有推薦一些你可能認識的人，其中二度人脈是其中一種。比如 何炅和謝娜 在微博上相互關注，那用二度人脈的方法就是找和謝娜相互關注的人 如 張杰，海濤，某人 這時候 張杰，海濤，某人 就是何炅的二度人脈，排除掉何炅已經相互關注的張杰，剩下 張杰和某人 於是何炅發現...