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

课程目录

• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 14_决策树算法的原理/
• [1.9G] 01_决策树算法的原理
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 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
• 31_推荐系统项目-大总结/
• [1.4G] 01_推荐系统项目-大总结