机器学习和算法体系
机器学习算法体系

本课将带你讲解Flink架构原理、Flink应用场景、Flink特点优势、Flink分布式集群企业级部署、Flink任务提交、高可用、并行度设置及参数配置、常用API、Flink窗口、Flink状态、FlinkTable、FlinkSQL、Flink复杂时间等一系列Flink热点技术。如果你在学习和工作中有实时业务处理场景,通过本课程学习,让你掌握Flink企业级开发技能,提升职业核心竞争力。

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〖资源目录〗:

  • ├──01_算法和数据结构路线、注意点与常见问题
  • | └──01_算法和数据结构路线、注意点与常见问题
  • | | └──01_算法和数据结构路线、注意点与常见问题.mp4 920.41M
  • ├──02_机器学习介绍、原理及应用场景
  • | └──02_机器学习介绍、原理及应用场景
  • | | └──01_机器学习介绍、原理及应用场景.mp4 1.84G
  • ├──03_线性回归算法的原理及参数优化方案
  • | └──03_线性回归算法的原理及参数优化方案
  • | | └──01_线性回归算法的原理及参数优化方案.mp4 1.43G
  • ├──04_基于Spark MLlib训练回归算法模型
  • | └──04_基于Spark MLlib训练回归算法模型
  • | | └──01_基于Spark MLlib训练回归算法模型.mp4 1.73G
  • ├──05_逻辑回归算法的原理及算法公式推导
  • | └──05_逻辑回归算法的原理及算法公式推导
  • | | └──01_逻辑回归算法的原理及算法公式推导.mp4 1.71G
  • ├──06_逻辑回归算法原理及公式推导
  • | └──06_逻辑回归算法原理及公式推导
  • | | └──01_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4 813.28M
  • ├──07_逻辑回归算法原理及公式推导
  • | └──07_逻辑回归算法原理及公式推导
  • | | └──01_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4 1.78G
  • ├──08_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能
  • | └──08_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能
  • | | └──5285890806034407445_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能.mp4 943.20M
  • ├──09_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理
  • | └──09_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理
  • | | └──5285890806037376665_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理.mp4 307.24M
  • ├──10_ KNN手写数字识别及KMeans算法原理
  • | └──10_ KNN手写数字识别及KMeans算法原理
  • | | └──5285890806037376693_KNN手写数字识别及KMeans算法原理.mp4 998.31M
  • ├──11_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例
  • | └──11_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例
  • | | └──5285890806037298195_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例.mp4 1.07G
  • ├──12_分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用
  • | └──12_分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用
  • | | └──5285890806037378040_KMeans精准营销案例及KMeans在推荐系统应用.mp4 1.02G
  • ├──13_百度地图实时路况及路况预测
  • | └──13_百度地图实时路况及路况预测
  • | | └──01-百度地图实时路况及路况预测.mp4 1.23G
  • ├──14_决策树算法的原理
  • | └──14_决策树算法的原理
  • | | └──5285890805996610452_决策树算法的原理.mp4 1.22G
  • ├──15_随机森林算法与算法总结
  • | └──15_随机森林算法与算法总结
  • | | └──5285890806037358872_随机森林算法与算法总结.mp4 808.27M
  • ├──16_推荐系统的来龙去脉与推荐架构
  • | └──16_推荐系统的来龙去脉与推荐架构
  • | | └──5285890806037359484_推荐系统的来龙去脉与推荐架构.mp4 741.80M
  • ├──17_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集
  • | └──17_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集
  • | | └──5285890806037381325_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集.mp4 757.03M
  • ├──18_推荐系统代码实现及测试
  • | └──18_推荐系统代码实现及测试
  • | | └──5285890806037360150_推荐系统代码实现及测试.mp4 1.40G
  • ├──19_实现推荐系统在线推荐微服务
  • | └──19_实现推荐系统在线推荐微服务
  • | | └──5285890806037360823_实现推荐系统在线推荐微服务.mp4 1.01G
  • ├──20_基于节目的推荐系统,架构剖析,数据迁移
  • | └──20_基于节目的推荐系统,架构剖析,数据迁移
  • | | └──5285890806037382597_基于节目的推荐系统,架构剖析,数据迁移.mp4 1.04G
  • ├──21_提取节目的关键词,构建节目画像
  • | └──21_提取节目的关键词,构建节目画像
  • | | └──5285890806037361466_提取节目的关键词,构建节目画像.mp4 1.25G
  • ├──22_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词
  • | └──22_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词
  • | | └──5285890806037361452_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词.mp4 777.24M
  • ├──23_基于节目画像计算节目的相似度
  • | └──23_基于节目画像计算节目的相似度
  • | | └──5285890806037470697_基于节目画像计算节目的相似度.mp4 783.28M
  • ├──24_基于物品画像计算相似度
  • | └──24_基于物品画像计算相似度
  • | | └──5285890806037411501_基于物品画像计算相似度.mp4 1017.61M
  • ├──25_实现基于模型的召回策略
  • | └──25_实现基于模型的召回策略
  • | | └──5285890806037450024_实现基于模型的召回策略.mp4 1.00G
  • ├──26_基本函数类及富函数的使用
  • | └──26_基本函数类及富函数的使用
  • | | └──5285890802023332768_基本函数类及富函数的使用.mp4 1005.99M
  • ├──27_ 构建节目画像与用户画像
  • | └──27_ 构建节目画像与用户画像
  • | | └──5285890806037383969_构建节目画像与用户画像.mp4 1.02G
  • ├──28_构建用户画像及性能调优
  • | └──28_构建用户画像及性能调优
  • | | └──5285890806037384009_构建用户画像及性能调优.mp4 1.04G
  • ├──29_构建特征中心及模型召回实现
  • | └──29_构建特征中心及模型召回实现
  • | | └──5285890806037412175_构建特征中心及模型召回实现.mp4 776.20M
  • ├──30_训练排序模型及搭建推荐系统微服务
  • | └──30_训练排序模型及搭建推荐系统微服务
  • | | └──5285890801031033528_训练排序模型及搭建推荐系统微服务.mp4 255.67M
  • └──31_推荐系统项目-大总结
  • | └──31_推荐系统项目-大总结
  • | | └──5285890801119406180_推荐系统项目-大总结.mp4 224.65M
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