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└─ 000_尚硅谷_机器学习和推荐系统_课程简介.wmv - 29.8M
├─ 3.代码 ->
├─ 02_项目代码_MovieRecommendSystem ->
└─ MovieRecommendSystem.rar - 249.4M
└─ 01_算法代码_JupyterNotebook ->
├─ .ipynb_checkpoints ->
├─ 7_LFM梯度下降代码实现-checkpoint.ipynb - 5KB
├─ 7_LFM梯度下降-checkpoint.ipynb - 5KB
├─ 6_tfidf代码实现-checkpoint.ipynb - 9KB
├─ 5_kmeans代码实现-checkpoint.ipynb - 29KB
├─ 5_kmeans-checkpoint.ipynb - 70KB
├─ 4_knn代码实现-checkpoint.ipynb - 15KB
├─ 3_线性回归调sklearn库实现-checkpoint.ipynb - 72B
├─ 2_线性回归梯度下降法-checkpoint.ipynb - 72B
└─ 1_线性回归最小二乘法-checkpoint.ipynb - 26KB
├─ data.csv - 4KB
├─ 7_LFM梯度下降代码实现.ipynb - 6KB
├─ 6_tfidf代码实现.ipynb - 9KB
├─ 5_kmeans代码实现.ipynb - 50KB
├─ 4_knn代码实现.ipynb - 15KB
├─ 3_线性回归调sklearn库实现.ipynb - 25KB
├─ 2_线性回归梯度下降法.ipynb - 36KB
└─ 1_线性回归最小二乘法.ipynb - 26KB
├─ 2.资料 ->
└─ 资料下载地址.txt - 136B
└─ 1.笔记 ->
├─ 尚硅谷大数据技术之电影推荐系统.pdf - 2.4M
├─ Python简单教程.docx - 914KB
├─ jupyter notebook安装使用.docx - 33KB
├─ 6_电影推荐系统设计.pdf - 3.8M
├─ 5_推荐系统算法详解.pdf - 3.6M
├─ 4_机器学习模型.pdf - 3.5M
├─ 3_机器学习基础.pdf - 4.1M
├─ 2_数学基础.pdf - 1.4M
└─ 1_推荐系统简介.pdf - 1.9M
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