spark大数据互联网项目实战推荐系统（全套）
09.14_推荐系统服务层实现-实践.mp4
08.01_Mahout推荐实战补充-实践.mp4
05.05_用户标签使用案例.mp4
07.06_Mahout推荐实例2之数据模型-实践.mp4
09.10_HBase数据库存储系统.mp4
08.10_推荐实战之实现用户评分函数-实践.mp4
09.12_推荐系统综合实战.mp4
05.13_代码示例3之模型调优-实践.mp4
08.04_MLlib推荐算法实战.mp4
05.07_SparkML代码实现.mp4
03.01_推荐系统的设计.mp4
01.04_课程的基础要求和安排
08.16_推荐实战之测试部署-实践.mp4
09.15_推荐系统实时层实现-实践.mp4
07.10_Mahout推荐实例6之电影推荐1-实践.mp4
07.12_Mahout推荐实例6之电影推荐3-实践.mp4
04.02_Lambda架构之批处理层.mp4
08.08_MLlib推荐实例之模型评估-实践.mp4
05.08_代码实例1之模型训练及参数设置-实践.mp4
08.13_推荐实战之用户调查及数据拆分-实践.mp4
01.02_大数据技术框架.mp4
09.09_上传知识库文档到HDFS.mp4
03.02_用户界面的重要性.mp4
07.09_Mahout推荐实例5之模型评估2-实践.mp4
05.06_算法和模型的评价.mp4
09.13_推荐系统离线层实现-实践.mp4
05.11_代码实例2之使用管道-实践.mp4
06.07_推荐系统冷启动问题.mp4
08.03_MLlib推荐算法介绍.mp4
08.11.mp4
09.05_Web日志数据采集Flume运行测试-实践.mp4
07.07_Mahout推荐实例3之构建模型-实践.mp4
08.12_推荐实战之参数设置及数据加载-实践.mp4
06.02_推荐算法概述.mp4
07.15_Mahout推荐实例7之图书推荐3-实践.mp4
09.07_Sqoop收集账户数据-实践.mp4
09.02_推荐系统数据收集背景.mp4
07.03_Mahout推荐系统评估.mp4
06.08_推荐案例实践准备.mp4
06.09_推荐案例IDE环境配置-实践.mp4
06.04_相似度的计算.mp4
09.04_Web日志数据采集Flume部署配置-实践.mp4
05.12_代码实例3之模型调优.mp4
01.03_推荐系统的技术栈.mp4
09.03_FlumeNG数据收集系统.mp4
05.09_代码实例1之参数设置及模型测试-实践.mp4
05.03_用户画像系统流程.mp4
06.06_协同过滤的实现.mp4
05.04_用户画像系统架构.mp4
05.02_用户画像的数学描述.mp4
06.01_推荐模型构建流程.mp4
06.05_基于模型的方法.mp4
08.14_推荐实战之模型训练及评估-实践.mp4
05.10_代码实例2之使用管道.mp4
09.01_推荐系统与Lambda架构.mp4
07.16_Mahout推荐系统实战-实践.mp4
08.09_推荐实战之开发环境准备-实践.mp4
04.03_Lambda架构之实时处理层.mp4
05.01_什么是用户画像.mp4
07.14_Mahout推荐实例7之图书推荐2-实践.mp4
07.08_Mahout推荐实例4之模型评估1-实践.mp4
07.11_Mahout推荐实例6之电影推荐2-实践.mp4
05.15_用户画像系统应用.mp4
09.11_加载并访问Hbase的评分数据-实践.mp4
01.01_大数据应用案例.mp4
07.02_Mahout推荐系统组件.mp4
08.05_MLlib推荐实例之定义解析函数-实践.mp4
04.04_Lambda架构之服务层.mp4
05.14_代码示例4之模型调优-实践.mp4
09.06_Sqoop数据收集工具.mp4
04.01_什么是lambda架构.mp4
07.04_Mahout开发环境部署-实践.mp4
08.15_推荐实战之个性化推荐-实践.mp4
07.01_Mahout概述.mp4
09.08_HDFS数据存储系统.mp4
07.05_Mahout推荐实例1之偏好数组-实践.mp4
08.06_MLlib推荐实例之探索DataFrame_实践.mp4
08.02_Spark MLlib概述.mp4
07.13_Mahout推荐实例7之图书推荐1-实践.mp4
08.07_MLlib推荐实例之ALS模型推荐-实践.mp4
06.03_基于协同过滤的推荐算法.mp4
02.01_什么是推荐系统（处理）.mp4
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