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云音乐大数据推荐系统

  • 授课对象:有Java开发编程经验即可;
  • 授课地址:在线课程
  • 授课学校:课工场      
  • 关注人数:300
  • 课程原价:
  • 网上报名价:19元元
  • 课程详情

云音乐大数据推荐系统目录

  • 第1节 云音乐大数据推荐系统项目整体介绍
  • 云音乐大数据推荐系统项目整体介绍
    ¥19.00
    适合人群:

    有Java开发编程经验即可;

    课程描述:

    课程目标:

    1.了解主流推荐系统的结构及推荐系统的核心要素 2.理解推荐系统的结构为什么需要这样设计
    课程主要内容:
    1.推荐系统概述
    2.推荐系统的核心要素
    3.主流推荐系统的基本构成
    4.云音乐推荐系统的项目架构及流程

    目录
    1云音乐大数据推荐系统项目整体介绍
    推荐系统项目整体介绍123:28
    推荐系统项目整体介绍225:49
    推荐系统项目整体介绍325:26
    推荐系统项目整体介绍424:55

  • 第2节 推荐系统核心机器学习算法讲解(上)
  • 推荐系统核心机器学习算法讲解(上)
    ¥19.00
    适合人群:

    1、有Java开发编程经验即可;

    课程描述:

    课程目标:
    1.了解推荐系统常用召回策略心要素 
    2.理解并学会协同过滤相关算法
    课程主要内容:
    1.推荐系统召回策略讲解
    2.协同过滤算法原理
    3.ALS算法原理

    目录
    1推荐系统核心机器学习算法讲解(上)
    推荐系统核心机器学习算法讲解(上)120:24
    推荐系统核心机器学习算法讲解(上)219:55
    推荐系统核心机器学习算法讲解(上)319:18
    推荐系统核心机器学习算法讲解(上)419:04
    推荐系统核心机器学习算法讲解(上)518:37

  • 第3节 推荐系统核心机器学习算法讲解(下)
  • 推荐系统核心机器学习算法讲解(下)
    ¥19.00
    适合人群:

    1、有Java开发编程经验即可;

    课程描述:

    课程目标:
    1.了解推荐系统常用排序策略
    2.理解并学会逻辑回归算法
    课程主要内容:
    1.推荐系统排序策略讲解
    2.逻辑回归算法

    目录
    1推荐系统核心机器学习算法讲解(下)
    推荐系统核心机器学习算法讲解(下)125:46
    推荐系统核心机器学习算法讲解(下)223:18
    推荐系统核心机器学习算法讲解(下)325:06

  • 第4节 云音乐大数据推荐系统流程详解(上)
  • 云音乐大数据推荐系统流程详解(上)
    ¥19.00
    适合人群:

    1、有Java开发编程经验即可;

    课程描述:

    课程目标:
    1.了解源数据并设计建立相应代码工程模块
    课程主要内容:
    1.了解源数据
    2.了解需要开发的模块及建立工程
     2.1数据预处理
     2.2召回模块
     2.3排序模块

    目录
    1云音乐大数据推荐系统流程详解(上)
    云音乐大数据推荐系统流程详解(上)125:04
    云音乐大数据推荐系统流程详解(上)224:57
    云音乐大数据推荐系统流程详解(上)325:32

  • 第5节 云音乐大数据推荐系统流程详解(中)
  • 云音乐大数据推荐系统流程详解(中)
    ¥19.00
    适合人群:

    1、有Java开发编程经验即可;

    课程描述:

    课程目标:
    1.理解相关数据预处理的必要性和代码实现
    2.理解推荐系统回归阶段的代码实现
    课程主要内容:
    1.数据预处理
     ALS数据预处理
    2.实现推荐系统回归阶段
     2.1全局热播召回
     2.2用户分群召回
     2.3ALS召回

    目录
    1云音乐大数据推荐系统流程详解(中)
    云音乐大数据推荐系统流程详解(中)122:23
    云音乐大数据推荐系统流程详解(中)217:27
    云音乐大数据推荐系统流程详解(中)320:15
    云音乐大数据推荐系统流程详解(中)422:52
    云音乐大数据推荐系统流程详解(中)524:42

  • 第6节 云音乐大数据推荐系统流程详解(下)
  • 云音乐大数据推荐系统流程详解(下)
    ¥19.00
    适合人群:

    1、有Java开发编程经验即可;

    课程描述:

    课程目标:
    1.理解推荐系统排序阶段的代码实现
    课程主要内容:
    1.实现推荐系统排序
     1.1 逻辑回归数据预处理
     1.2 逻辑回归模型训练
     1.3 推荐整合排序

    目录
    1云音乐大数据推荐系统流程详解(下)
    云音乐大数据推荐系统流程详解(下)121:09
    云音乐大数据推荐系统流程详解(下)223:40
    云音乐大数据推荐系统流程详解(下)319:21
    云音乐大数据推荐系统流程详解(下)423:31
    云音乐大数据推荐系统流程详解(下)524:34

  • 第7节 项目执行及调度部署
  • 项目执行及调度部署
    ¥19.00
    适合人群:

    1、有Java开发编程经验即可;

    课程描述:

    课程目标:
     1.了解项目整合Redis的代码实现
     2.理解项目打包及脚本执行代码的编写
     3.理解项目调度的实现
    课程主要内容:
    1.项目整合Redis
    2.项目打包、上传、脚本执行
    3.项目调度工具介绍,及项目部署调度

    目录
    1项目执行及调度部署
    项目执行及调度部署123:24
    项目执行及调度部署222:15
    项目执行及调度部署320:53

  • 第8节 机器学习应用总结
机器学习应用总结
¥19.00
适合人群:

1、有Java开发编程经验即可;

课程描述:

课程目标:
1.了解机器学习常规算法原理
2.理解机器学习整体流程
课程主要内容:
1.机器学习其他算法原理扩展讲解
2.云音乐推荐系统总结梳理

目录
1机器学习应用总结
机器学习应用总结125:21
机器学习应用总结226:45
机器学习应用总结331:34
机器学习应用总结432:47

机器学习应用总结531:44


讲师介绍

讲师

饶毅彬

毕业于英国著名大学朴茨茅斯大学,数学硕士。 精通Python数据分析,曾担任大型能源集团算法工程师,搭建智能运维平台,积累了丰富的数据分析、机器学习的实战经验。

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