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通过对推荐系统架构的整体规划,深入了解推荐算法的整套原理,以项目实战案例贯穿,实现基于Hadoop的协同过滤和聚类,充分展示大数据中模型和Hadoop的结合

同时,在原有基础上横向与纵向深度剖析分类问题、离散特征、权重动态分配、模型融合,模型的评价,以及多路召回融合的实施,循序渐进的方式学习模型在实际工作中的使用优化,打破进阶屏障!

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