课程介绍：

本套课程主要讲解机器学习的推荐系统，主要内容：推荐系统介绍，推荐算法简介，推荐系统的目的，基于人口统计学的推荐，推荐系统的应用，基于内容的推荐，推荐系统的基本思想，基于协同过滤的推荐，推荐系统分类，混合推荐。

推荐系统的目的：

01.让用户更快更好的获取到自己需要的内容。

02.让内容更快更好的推送到喜欢它的用户手中。

03.让网站（平台）更有效的保留用户资源。

推荐系统的思路：

01.利用用户和物品的特征信息，给用户推荐那些具有用户喜欢的特征的物品。

02.利用用户喜欢过的物品，给用户推荐与他喜欢过的物品相似的物品。

03.利用和用户相似的其他用户，给用户推荐那些和他们兴趣爱好相似的其他用户喜欢的物品。

推荐系统的应用:

证券、理财、个性化音乐、个性化旅游、电子商务、个性化广告、推荐系统、电影视频、个性化邮件、社交网络、位置服务、个性化阅读。

授课时长：

35小时

授课环境：

python3 

配套资料：

高清视频、课件讲义、笔记、代码、软件

课程目录：

01.推荐系统简介_概述

02.推荐系统简介_推荐系统算法简介

03.推荐系统简介推荐系统评测

04.机器学习入门数学基础（上）

05.机器学习入门_数学基础（下）

06.机器学习入门机器学习概述

07.机器学习入门监督学习（上）

08.机器学习入门监督学习（中）

09.机器学习入门监督学习（下）

10.机器学习模型和算法python简介

11.机器学习模型和算法_python基础语法（上）

12.机器学习模型和算法_python基础语法（下）

13.机器学习模型和算法线性回归（上）

14.机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（上）

15.机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现（下）

16.机器学习模型和算法线性回归（下）

17.机器学习模型和算法线性回归梯度下降代码实现

18.机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现

19.机器学习模型和算法K近邻

20.机器学习模型和算法K近邻代码实现（上）

21.机器学习模型和算法K近邻代码实现（中）

22.机器学习模型和算法K近邻代码实现（下）

23.机器学习模型和算法逻辑回归（上）

24.机器学习模型和算法逻辑回归（下）

25.机器学习模型和算法决策树

26.机器学习模型和算法K均值聚类

27.机器学习模型和算法K均值聚类代码实现（上）

28.机器学习模型和算法K均值聚类代码实现（下）

29.推荐系统推荐系统算法详解（一）

30.推荐系统推荐系统算法详解（二）

31.推荐系统推荐系统算法详解（三）

32.推荐系统TF-IDF算法代码示例

33.推荐系统推荐系统算法详解（四）

34.推荐系统推荐系统算法详解（五）

35.推荐系统LFM梯度下降算法代码实现（上）

36.推荐系统LFM梯度下降算法代码实现（下）

37.电影推荐系统项目系统设计（上）

38.电影推荐系统项目系统设计（中）

39.电影推荐系统项目系统设计（下）

40.电影推荐系统项目框架搭建

41.电影推荐系统数据加载模块（一）

42.电影推荐系统数据加载模块（二）

43.电影推荐系统数据加戴模块（三）

44.电影推荐系统数据加戴模块（四）

45.电影推荐系统数据加载模块（五）

46.电影推荐系统统计推荐模块（上）

47.电影推荐系统统计推荐模块（中）

48.电影推荐系统统计推荐模块（下）

49.电影推荐系统基于LFM的离线推荐模块（上）

50.电影推荐系统基于LFM的离线推荐模块（中）

51.电影推荐系统基于LFM的离线推荐模块（下）

52.电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（上）

53.电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取（下）

54.电影推荐系统实时推荐模块（一）

55.电影推荐系统实时推荐模块（二）

56.电影推荐系统实时推荐模块（三）

57.电影推荐系统实时推荐模块（四）

58.电影推荐系统实时推荐模块（五）

59.电影推荐系统实时推荐模块测试

60.电影推荐系统基于内容推荐模块（一）

61.电影推荐系统基于内容推荐模块（二）

62.电影推荐系统基于内容推荐模块（三）

63.电影推荐系统基于内容推荐模块（四）

64.电影推荐系统实时系统联调测试（上）

65.电影推荐系统实时系统联调测试（下）

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