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├─章节1-推荐系统工作原理
6 p7 ]6 _& I$ m- y+ h3 t2 W% K+ @│ ├─01系列课程概述.mp4
. v; K2 f4 A) {6 u$ q! E: l│ ├─02推荐系统应用.mp4: M6 v9 W: s% k7 R7 i: C' f6 I" R6 e; L- n" I y
│ ├─03数据,代码下载.zip
2 s" j s) e( k! a│ ├─04推荐系统要完成的任务.mp4
- w" j2 r2 P& X+ H. ]7 m│ ├─05相似度计算.mp4% v5 a. I5 H" i1 e5 L8 {# f# x/ [4 V! L9 D
│ ├─06基于用户的协同过滤.mp4# I% X; W1 E0 j6 _; F( h" J
5 o Q0 t( u: B& O+ z& I7 a j│ ├─07基于物品的协同过滤.mp4
; ^% n. M4 D% B. ]+ Z! {4 D: v│ ├─08隐语义模型.mp4
* ]: O+ L( [4 v6 y- H5 [' f│ ├─09隐语义模型求解.mp4
; ]1 @2 }. B! K( v8 J- D0 i1 g│ ├─10模型评估标准.mp41 V0 N* I1 S. y6 C/ ^1 K
/ L9 }' f# L2 p$ h- x' i9 g├─章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型6 D. [: }% d6 q" N! m; d
│ ├─11Surprise库与数据简介.mp45 @ C+ R+ t$ R7 T* I4 @* K
* }3 z8 n) u& C! n: R+ T# x│ ├─12Surprise库使用方法.mp4
* V p& S6 f' R) k% e ^4 N$ S│ ├─13得出推荐商品结果.mp4
, m0 d8 u& H! V+ V& {" v2 R g├─章节3-使用Surprise库建立推荐系统4 L: w* ^7 K( M8 o" P1 V" R. u- F$ o" ^" ]8 T
│ ├─14使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4
4 |/ E# M3 V( z( N6 i3 }# Y│ ├─15模型架构.mp45 N e. W$ d9 a* Y6 T
│ ├─16损失函数定义.mp45 U. J' q4 m4 O2 n3 s: J/ p* ?$ G5 e) h1 M
│ ├─17训练网络.mp4
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资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见+ x( l+ m9 d+ g
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发表于 2022-6-26 07:48:01
