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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