【黑马程序员】大数据项目用户画像实战夸克网盘资源_网盘资源_夸克网盘资源搜索_全盘搜

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• file:11_用户活跃度模型RFE：用户活跃度及用户生命周期.wmv
• file:09_客户价值模型RFM：保存加载模型（二）.wmv
• file:14_用户活跃度模型RFE：加载访问日志数据计算RFE和打分.wmv
• file:23_价格敏感度模型PSM：计算PSM值业务逻辑.wmv
• file:01_上次课程内容回顾：聚类KMeans算法.mp4
• file:19_ID-Mapping：统一用户识别（构建连通图）.wmv
• file:26_价格敏感度模型PSM：训练KMeans聚类模型和打标签.wmv
• file:17_用户活跃度模型RFE：KMeans算法模型标签计算.wmv
• file:06_标签模型开发【用户性别标签】：整体概述说明.wmv
• file:39_标签模型开发【标签模板】：测试类（职业标签）.mp4
• file:37_标签模型开发【标签模板】：工具类SparkUitls.wmv
• file:29_标签模型开发【标签模板】：模板方法模式（Template）.wmv
• file:38_标签模型开发【标签模板】：重构标签基类AbstractModel.wmv
• file:14_工具类HBaseTools：write保存数据（二）.wmv
• file:32_标签模型开发【政治面貌标签】：需求分析及新建标签.wmv
• file:01_额外：项目学习建议.mp4
• file:17_标签模型开发【用户性别标签】：HBase数据源Meta和读取业务数据.wmv
• file:08_标签模型开发【用户性别标签】：编写模型主类（SparkSession构建）.wmv
• file:14_用户购物性别模型USG：加载订单表和维度表数据.wmv
• file:23_用户购物性别模型USG：模型超参数设置ParamGrid.wmv
• file:09_用户购物性别模型USG：决策树算法实现（ID3、C4.5和CART）.wmv
• file:20_用户购物性别模型USG：Pipeline 官方案例.wmv
• file:24_用户购物性别模型USG：TrainValidationSplit模型调优.wmv
• file:15_用户购物性别模型USG：构建维度表数据为WHEN条件语句.wmv
• file:13_客户价值模型RFM：依据规则进行RFM Score.wmv
• file:05_实战案例【泰塔尼克号生存预测】：特征工程.wmv
• file:27_客户价值模型RFM：鸢尾花数据集演示肘部法确定K.mp4
• file:14_机器学习入门：线性回归算法实现之最小二乘法.wmv
• file:01_上次课程内容回顾：自定义外部数据源HBase（加强版）.mp4
• file:06_机器学习入门：ML算法分类.wmv
• file:07_机器学习入门：机器学习算法库SK-Learn和SparkMLlib.wmv
• file:10_机器学习入门：鸢尾花数据【类别标签label索引化】.wmv
• file:17_机器学习入门：波士顿房价预测模型（二）.wmv
• file:05_机器学习入门：ML定义及数据特征features.wmv
• file:18_机器学习入门：逻辑回归分类算法概述（Sigmoid）函数.mp4
• file:04_机器学习入门：AI发展浪潮和机器学习核心三要素.wmv
• file:13_企业级360°全方位用户画像：标签功能架构图.wmv
• file:15_标签系统WEB 平台：主分类标签（123级标签）.wmv
• file:20_项目环境搭建：框架回顾（一）.wmv
• file:01_复习：Spark 框架综合回顾概述.mp4
• file:26_用户画像业务数据导入：数据导入Hive表.mp4
• file:06_企业级360°全方位用户画像：标签存储（HBase和ES）.mp4
• file:22_项目工程搭建：创建Project和Module.wmv
• file:23_用户画像业务数据导入：ETL总述.wmv
• file:15_用户购物偏好模型BP：推荐算法ALS.wmv
• file:25_总述全方位用户画像（二）.mp4
• file:17_基于DataFrame API构建推荐模型：模型推荐、评估和保存加载.wmv
• file:11_业务数据多种数据源：加载Hive表（HiveMeta）.wmv
• file:09_业务数据多种数据源：重构加载业务数据代码.wmv
• file:18_用户购物偏好模型BP：如何获取用户对物品评分（思路分析）.wmv
• file:06_集成学习算法：Boosting 算法和梯度提升树GBT.wmv
• file:03_集成学习算法：Ensemble Algorithm概述.wmv
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• file:20_标签开发：统计型标签概述.wmv
• file:17_自定义外部数据源HBase：注册数据源.wmv
• file:34_标签模型开发【支付方式标签】：计算标签及测试.mp4
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• file:29_标签模型开发【消费周期标签】：标签实现思路分析和日期函数使用.wmv
• file:10_自定义外部数据源HBase：External DataSource概述.wmv
• file:27_标签模型开发：导入业务订单数据.wmv
• file:19_自定义外部数据源HBase：Spark与HBase交互三种方式封装.wmv
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• file:20_推荐系统入门：推荐引入和协同过滤算法初识.wmv
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• file:04_回顾用户画像：规则匹配类型标签和统计类型标签核心思路.wmv
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• file:22_用户画像模块：标签调度（测试及安装Install）.wmv
• file:05_用户画像业务数据导入：HBase ImportTvs导入logs数据.wmv
• file:25_用户画像模块：标签模型计算（概述及流程.wmv
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