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一、机器学习概念入门

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二、机器学习数学基础

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三、机器学习语言基础之Python语言

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四、Python数据分析库实战

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五、用户标签预测项目实战

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六、推荐系统

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3、电商数据推荐案例实战学习内容：推荐算法基于知识的推荐简介、使用关联挖掘算法的基础概念、Apriori算法、候选项集产生其他方法、Apriori算法举例、Aprori算法和FPGrowth算法总结、FPGrowth算法Spark实现详解、FPGrowth实战推荐算法项目、基于内容的推荐简介、推荐算法-朴素贝叶斯算法及推荐适应、图数据库。

七、CTR点击率预估实战

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八、机器学习面试必备

学习内容：机器学习面试必备、简历写法及注意事项。