深度之眼-推荐系统1V多项目小班
课程目录：
├──0_Part01：推荐系统基础课
| ├──0_课程资料 .html0.27kb
| ├──10_3.1.2深度推荐算法上-1_ev .mp489.74M
| ├──11_3.2.1深度学习推荐算法(下)_ev .mp452.35M
| ├──12_3.2.2深度学习推荐算法(下)1_ev .mp495.18M
| ├──13_4.1embedding技术_ev .mp449.78M
| ├──14_4.2word2vec_ev .mp463.14M
| ├──15_4.3item2vec_graph_ev .mp4111.66M
| ├──16_5.1特征工程_ev .mp4149.14M
| ├──17_5.2模型与特征实时性_ev .mp426.00M
| ├──18_5.3策略与优化目标设定_ev .mp429.09M
| ├──19_6.1冷启动问题概述_ev .mp435.77M
| ├──1_1.1推荐系统的起源与应用_ev .mp435.24M
| ├──20_6.2汤普森&UCB_ev .mp469.38M
| ├──21_6.3Lin_UCB_ev .mp448.64M
| ├──22_7.1推荐系统的工程实现_ev .mp4125.36M
| ├──23_7.2推荐系统的评估_ev .mp481.32M
| ├──24_8.1国外推荐系统前沿实践_ev .mp4142.30M
| ├──25_8.2国内推荐系统前沿实践_ev .mp493.98M
| ├──26_9.1课程总结_ev .mp4105.79M
| ├──27_9.2职业发展_ev .mp425.14M
| ├──2_1.2推荐系统的架构_ev .mp454.35M
| ├──3_2.1.1倒排索引_ev .mp430.52M
| ├──4_2.1.2用户协同过滤_ev .mp434.58M
| ├──5_2.1.3物品协同过滤_ev .mp429.59M
| ├──6_2.1.4隐语义模型_ev .mp439.72M
| ├──7_2.2.1基础推荐算法下-0_ev .mp483.44M
| ├──8_2.2.2基础推荐算法下-1_ev .mp484.44M
| └──9_3.1.1深度推荐算法上-0_ev .mp453.45M
├──1_Part02：入门实战
| ├──0_第3节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用（下）_ev .mp4230.85M
| ├──1_第2节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用(上）_ev .mp4211.54M
| └──2_第1节：推荐系统的整体架构_ev .mp4217.78M
├──2_Part03：进阶实战
| ├──0_第4节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（下）_ev .mp4159.15M
| ├──1_第3节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（上）_ev .mp4157.34M
| ├──2_第2节：电商场景中FM算法的应用（下）_ev .mp4175.40M
| └──3_第1节：电商场景中FM算法的应用（上）_ev .mp4169.19M
├──3_Part05：拓展：一、深度模型在招聘业务中的应用
| ├──0_第4节：tensorflow工程化实践_ev .mp4185.27M
| ├──1_第3节：编码实训课_ev .mp4164.64M
| ├──2_第2节：基于注意力的推荐模型_ev .mp4127.47M
| └──3_第1节：基于CNN和RNN计算词权重_ev .mp4113.41M
├──4_Part04：高阶实战
| ├──0_第4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（下）_ev .mp4179.36M
| ├──1_第3节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（上）_ev .mp4104.08M
| ├──2_第2节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（下）_ev .mp4138.93M
| └──3_第1节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（上）_ev .mp499.56M
├──0_推荐系统1v多课件资料汇总 .html0.25kb
├──1_推荐系统1v多会议沟通（1）-9.25_ev .mp451.45M
├──2_推荐系统1v多会议沟通（2）-10.9_ev .mp4193.86M
├──3_推荐系统1v多会议沟通（3）-10.16_ev .mp481.20M
├──4_推荐系统1v多会议沟通（4）-10.23_ev .mp4122.00M
├──5_推荐系统1v多会议沟通（5）-10.29_ev .mp457.19M
└──6_推荐系统1v多会议沟通（6）-11.6_ev .mp491.69M
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