课程简介
马士兵机器学习和算法体系课程，精心整理发布高清完结无密版。本课将带你讲解Flink架构原理、Flink应用场景、Flink特点优势、Flink分布式集群企业级部署、Flink任务提交、高可用、并行度设置及参数配置、常用API、Flink窗口、Flink状态、FlinkTable、FlinkSQL、Flink复杂时间等一系列Flink热点技术。如果你在学习和工作中有实时业务处理场景，通过本课程学习，让你掌握Flink企业级开发技能，提升职业核心竞争力。
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课程目录
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01_算法和数据结构路线、注意点与常见问题/
[964M] 01_算法和数据结构路线、注意点与常见问题.mp4
02_机器学习介绍、原理及应用场景/
[1.9G] 01_机器学习介绍、原理及应用场景.mp4
03_线性回归算法的原理及参数优化方案/
[1.5G] 01_线性回归算法的原理及参数优化方案.mp4
04_基于Spark MLlib训练回归算法模型/
[1.8G] 01_基于Spark MLlib训练回归算法模型.mp4
05_逻辑回归算法的原理及算法公式推导/
[1.8G] 01_逻辑回归算法的原理及算法公式推导.mp4
06_逻辑回归算法原理及公式推导/
[852M] 01_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4
07_逻辑回归算法原理及公式推导/
[1.8G] 01_逻辑回归算法原理及公式推导.mp4
08_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能/
[1.6G] 01_逻辑回归算法及实现百度路况预测功能.mp4
09_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理/
[648M] 01_KNN识别手写数字与KMeans聚类算法原理.mp4
10_KNN手写数字识别及KMeans算法原理/
[1.7G] 01_KNN手写数字识别及KMeans算法原理.mp4
11_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例/
[1.8G] 01_手写KMeans聚类算法及实现精准微博营销案例.mp4
12_分析KMeans精准营销案例代码及KMeans在推荐系统的应用/
[1.6G] 01_分析KMeans精准营销案例代码.mp4
13_百度地图实时路况及路况预测/
[2.0G] 01_百度地图实时路况及路况预测.mp4
14_决策树算法的原理/
[1.9G] 01_决策树算法的原理.mp4
15_随机森林算法与算法总结/
[1.5G] 01_随机森林算法与算法总结.mp4
16_推荐系统的来龙去脉与推荐架构/
[1.3G] 01_推荐系统的来龙去脉与推荐架构.mp4
17_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集/
[1.5G] 01_推荐系统架构设计及构建推荐系统训练集.mp4
18_推荐系统代码实现及测试/
[1.9G] 01_推荐系统代码实现及测试.mp4
19_实现推荐系统在线推荐微服务/
[2.3G] 01_实现推荐系统在线推荐微服务.mp4
20_基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移/
[1.7G] 01_基于节目的推荐系统，架构剖析，数据迁移.mp4
21_提取节目的关键词，构建节目画像/
[1.9G] 01_提取节目的关键词，构建节目画像.mp4
22_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词/
[1.6G] 01_基于TextRank算法+TF-IDF算法提取关键词.mp4
23_基于节目画像计算节目的相似度/
[1.4G] 01_基于节目画像计算节目的相似度.mp4
24_基于物品画像计算相似度/
[1.6G] 01_基于物品画像计算相似度.mp4
25_实现基于模型的召回策略/
[1.6G] 01_实现基于模型的召回策略.mp4
26_基本函数类及富函数的使用/
[1.9G] 01_基本函数类及富函数的使用.mp4
27_构建节目画像与用户画像/
[1.6G] 01_构建节目画像与用户画像.mp4
28_构建用户画像及性能调优/
[1.9G] 01_构建用户画像及性能调优.mp4
29_构建特征中心及模型召回实现/
[1.4G] 01_构建特征中心及模型召回实现.mp4
30_训练排序模型及搭建推荐系统微服务/
[1.3G] 01_训练排序模型及搭建推荐系统微服务.mp4
31_推荐系统项目-大总结/
[1.4G] 01_推荐系统项目-大总结.mp4
更新日志
2022-8-28：已更新完结，百度云盘下载。
