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1、大数据技术之机器学习和推荐系统-理论
第22任务： 017_机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现.wmv
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任务列表
第1任务： 上阶段考核通过卡点
第2任务： 大数据推荐理论课件代码
第3任务： 001_推荐系统简介_概述.wmv
第4任务： 002_推荐系统简介_推荐系统算法简介.wmv
第5任务： 003_推荐系统简介_推荐系统评测.wmv
第6任务： 004_机器学习入门_数学基础（上）.wmv
第7任务： 005_机器学习入门_数学基础（下）.wmv
第8任务： 每日作业
第9任务： 006_机器学习入门_机器学习概述.wmv
第10任务： 007_机器学习入门_监督学习（上）.wmv
第11任务： 008_机器学习入门_监督学习（中）.wmv
第12任务： 009_机器学习入门_监督学习（下）.wmv
第13任务： 010_机器学习模型和算法_python简介.wmv
第14任务： 每日作业
第15任务： 011_机器学习模型和算法_python基础语法（上）.wmv
第16任务： 012_机器学习模型和算法_python基础语法（下）.wmv
第17任务： 013_机器学习模型和算法_线性回归（上）.wmv
第18任务： 014_机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（上）.wmv
第19任务： 015_机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（下）.wmv
第20任务： 016_机器学习模型和算法_线性回归（下）.wmv
第21任务： 每日作业
第22任务： 017_机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现.wmv
第23任务： 018_机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现.wmv
第24任务： 019_机器学习模型和算法_K近邻.wmv
第25任务： 020_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（上）.wmv
第26任务： 021_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（中）.wmv
第27任务： 022_机器学习模型和算法_K近邻代码实现（下）.wmv
第28任务： 每日作业
第29任务： 023_机器学习模型和算法_逻辑回归（上）.wmv
第30任务： 024_机器学习模型和算法_逻辑回归（下）.wmv
第31任务： 025_机器学习模型和算法_决策树.wmv
第32任务： 026_机器学习模型和算法_K均值聚类.wmv
第33任务： 027_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（上）.wmv
第34任务： 028_机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现（下）.wmv
第35任务： 每日作业
第36任务： 029_推荐系统_推荐系统算法详解（一）.wmv
第37任务： 030_推荐系统_推荐系统算法详解（二）.wmv
第38任务： 031_推荐系统_推荐系统算法详解（三）.wmv
第39任务： 032_推荐系统_TF-IDF算法代码示例.wmv
第40任务： 033_推荐系统_推荐系统算法详解（四）.wmv
第41任务： 034_推荐系统_推荐系统算法详解（五）.wmv
第42任务： 035_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（上）.wmv
第43任务： 036_推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现（下）.wmv
第44任务： 每日作业
