機器學習瘋狂入門(1):相似性演算法篇—209人已學習
課程介紹    

    1、本課程主要環境基於python3.6和sklearn。 2、本課程中會涉及到一些數學演算法和使用工具。先教大家怎麼使用和簡單觸碰原理。後續會有針對這些特定數學基礎和工具的精講課程開設。 3、如果對python和相關資料分析工具需要入門，可以看我們的上一個課程 3、本課程特別適合web程式設計師想要入門機器學習的同學
課程收益
    幫助大家快速入門機器學習的演算法之一，並對sklearn的使用有個初步的入門
講師介紹
    沈逸更多講師課程
    IT自媒體《程式設計師在囧途》發起人，csdn部落格講師。從事IT開發、管理、自營十三年。實戰級技術+商務相結合的IT創業者。著有圖書《失業的程式設計師》
課程大綱
    1.使用者相似性、向量、四維空間和鬼、餘弦相似性入門  26:59
    2.使用者口味計算、修正的餘弦相似性、利用sklearn實現相關功能  19:37
    3.使用者消費能力計算、歐氏距離的使用場景、利用sklearn實現相關功能  13:01
    4.跨商品類別使用者消費能力計算、標準化的歐氏距離的使用場景、利用scipy實現相關功能  16:23
    5.UserBased和ItemBased使用場景區分、KNN(K最鄰近)入門、帥哥和美女分類  27:15
    6.KNN入門(2)：用KNN找鄰居、sklearn呼叫實現、趣學曼哈頓距離  19:12
    7.SKLearn+KNN+修正的餘弦相似性:獲取口味最相似的一批使用者  14:46
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