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Spark推荐系统培训

 
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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
开课地址:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】:佳源大厦【成都分部】:领馆区1号【沈阳分部】:沈阳理工大学【郑州分部】:锦华大厦【石家庄分部】:瑞景大厦【北京分部】:北京中山学院 【南京分部】:金港大厦
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 

掌握大数据领域中的推荐系统
适用人群
有Spark基础的同学
课程简介
本课程的目的是使得同学们掌握大数据领域中的推荐系统

 

课程内容从两部分讲解推荐系统:

 

第一部分讲解的是推荐系统需要的算法及其推导,内容如下:

1、基于内容的推荐系统

2、协同过滤的核心概念

3、基于用户的协同过滤和基于产品的协同过滤

4、相似度的计算

5、隐语义模型的讲解

6、Spark支持的推荐算法的介绍

7、交替最小二乘法(ALS)的推导

 

第二部分讲解的是Spark代码实现的推荐系统,内容如下:

1、隐式类型数据的推荐的实现

2、显示类型数据的推荐的实现

3、冷启动问题

4、Spark中ml包和mllib包的比较
第1章Spark中的推荐算法
1-1推荐系统概述
1-2基于内容的推荐算法
1-3CF和核心概念
1-4User-Based_CF和Item-Based_CF
1-5相似度计算
1-6隐语义模
1-7正则化
1-8Spark支持的推荐算法
1-9交替最小二乘算法讲解
第2章推荐代码实现
2-1隐式模型vs显示模型
2-2数据集准备
2-3数据解析
2-4构建第一个模型
2-5模型评估
2-6选择合理的超参数
2-7显示类型数据的推荐的实现
2-8交叉验证
2-9冷启动问题
2-10Spark中mllib中的ALS的使用
2-11Spark中的ml包和mllib包

 
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