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推荐算法与Spark MLLIB

主要推荐算法的概念与应用。首先介绍了推荐算法基本概念,其次介绍了推荐算法中的协同过滤算法,包括查找用户相似度以及找到相似的Item,最后进行Spark MLlib概述、MLlib推荐算法介绍与实现,通过实践演示,让学者熟练地掌握推荐算法Spark MLlib。

授课老师:马延辉

有效期 3天

原价: 免费

优惠价: 免费

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课程介绍

主要推荐算法的概念与应用。首先介绍了推荐算法基本概念,其次介绍了推荐算法中的协同过滤算法,包括查找用户相似度以及找到相似的Item,最后进行Spark MLlib概述、MLlib推荐算法介绍与实现,通过实践演示,让学者熟练地掌握推荐算法Spark MLlib。

课程目标

学完本课程将学会推荐算法和Spark MLLib算法协同过滤算法对用户和商品的具体实践,熟练地掌握推

适合人群

数学比较好、有算法基础、了解java或php或python、对linux环境很熟悉

课时列表
授课教师

讲师:

云计算、大数据领域专家,其生态系统有深入的理解和研究。