推荐系统实战系列

轶想小世界

推荐系统实战系列
# ~! s/ _2 m; U├──1 课程简介_ev.mp4  37.78M
├──10 相似度计算与推荐实例.mp4  15.24M
2 U2 s9 v6 U9 Z( v% l/ J├──11 矩阵分解的目的与效果.mp4  20.09M
  N1 `7 T# j6 ^├──12 矩阵分解中的隐向量.mp4  25.29M
: u; v* F% i* m2 C3 p: w├──13 目标函数简介.mp4  11.78M
├──14 隐式情况分析.mp4  13.72M
├──15 Embedding的作用.mp4  10.74M
! U( I- V1 _! G, B├──16 音乐推荐任务概述.mp4  69.40M
├──17 数据集整合.mp4  50.68M
2 C# j$ g, S, O1 d6 P+ m├──18 物品相似度计算与推荐.mp4  73.78M
├──19 SVD矩阵分解.mp4  70.85M
' B- B. u& R, T' I8 [├──2 推荐系统通俗解读_ev.mp4  12.48M
├──20 基于矩阵分解的音乐推荐.mp4  85.69M
├──21 知识图谱通俗解读_ev.mp4  14.11M
├──22 知识图谱在搜索引擎中的应用_ev.mp4  17.66M
├──23 知识图谱在医疗领域应用实例_ev.mp4  53.13M
├──24 金融与推荐领域的应用.mp4  22.28M
├──25 数据获取分析.mp4  37.49M
# }$ j- K( D7 W5 V. [! f├──26 Neo4j图数据库介绍.mp4  47.44M
( I( R" Q" {1 Y2 X& D- E% @$ T- H├──27 Neo4j数据库安装流程演示.mp4  27.85M
% A* _" [; }4 ?1 `2 a├──28 可视化例子演示.mp4  43.62M
! F3 R% a. s' w4 B├──29 创建与删除操作演示.mp4  26.73M
├──3 推荐系统发展简介_ev.mp4  16.43M
3 a9 W3 o* N2 d, |├──30 数据库更改查询操作演示.mp4  29.01M
├──31 知识图谱推荐系统效果演示.mp4  23.17M
├──32 kaggle电影数据集下载与配置.mp4  42.91M
/ V0 c! l7 l, v' }" l+ F* n7 y) Y, H├──33 图谱需求与任务流程解读.mp4  27.02M
' w* l, v) b; t- y, S- N! G) f├──34 项目所需环境配置安装.mp4  45.63M
6 s$ {) y2 y- ?# N/ S├──35 构建用户电影知识图谱.mp4  52.64M
3 m# `( [! l4 z* M8 @" q! N├──36 图谱查询与匹配操作.mp4  19.41M
├──37 相似度计算与推荐引擎构建.mp4  39.89M
├──38 CTR估计及其经典方法概述.mp4  20.88M
5 b( X( X& {; P7 x7 P' }├──39 高维特征带来的问题.mp4  12.19M
$ a* V5 Y* n. D: |3 e( U├──4 应用领域与多方位评估指标_ev.mp4  17.32M
# ^7 y: [9 a2 \( E├──40 二项式特征的作用与挑战.mp4  11.11M
├──41 二阶公式推导与化简.mp4  20.39M
2 Z9 I( q7 }- v, X; c! z; ?├──42 FM算法解析.mp4  19.97M
├──43 DeepFm整体架构解读.mp4  14.54M
% p4 v  G6 p- M" T  v9 {3 J! X% o├──44 输入层所需数据样例.mp4  13.02M
) i5 c: M6 Q/ R+ ]3 D% J6 x, p├──45 Embedding层的作用与总结.mp4  21.50M
6 U( M' N' R0 I4 Z├──46 数据集介绍与环境配置.mp4  49.51M
' d" O# S" z# W. w5 z4 y├──47 广告点击数据预处理实例.mp4  48.90M
0 R# c( I! A3 d. r" W├──48 数据处理模块Embedding层.mp4  32.08M
) h) K+ G3 q4 E1 Y) T$ I├──49 Index与Value数据制作.mp4  29.01M
% E. ?4 W8 V' x# c+ N├──5 任务流程与挑战概述_ev.mp4  18.75M
/ }# L- b2 P, b8 u* k├──50 一阶权重参数设计.mp4  31.97M
. ?* [: G+ Q3 I: U* F├──51 二阶特征构建方法.mp4  28.29M
0 k$ b& @5 _+ M* J( l- g9 g' a/ {  ]├──52 特征组合方法实例分析.mp4  46.88M
" h' F( ^& l7 E$ a├──53 完成FM模块计算.mp4  24.13M
0 s$ q" b% J7 `├──54 DNN模块与训练过程.mp4  37.41M
# I9 A- }; f% q$ x; h! ^+ N├──55 环境配置与数据集介绍.mp4  34.58M
+ }1 R4 n* Y+ Z8 o├──56 电影数据集预处理分析.mp4  33.36M
' `) h! v/ w# i; i* u& M; ^├──57 surprise工具包基本使用.mp4  32.54M
├──58 模型测试集结果.mp4  30.71M
$ R5 `$ |6 U3 Q8 Q  j├──59 评估指标概述.mp4  57.77M
├──6 常用技术点分析.mp4  16.36M
, n. Q. T# |! m. x+ i├──60 数据与环境配置介绍.mp4  19.28M
" Z$ S$ t, T# P) v2 b8 a+ _├──61 数据科学相关数据介绍.mp4  27.28M
├──62 文本数据预处理_ev.mp4  24.59M
5 ]4 L: }* P+ G( y; B6 F0 a├──63 TFIDF构建特征矩阵_ev.mp4  14.39M
├──64 矩阵分解演示_ev.mp4  19.34M
4 H9 {" A  m' \/ q( ]├──65 LDA主题模型效果演示.mp4  45.14M
├──66 推荐结果分析.mp4  31.84M
5 L! V! B$ ]3 j( ]$ N9 X  G├──67 数据与环境配置.mp4  61.90M
1 f; \/ {) M, T1 x$ w! }$ C├──68 数据与关键词信息.mp4  47.80M
8 n; e- v. Q" |├──69 关键词云与直方图展示.mp4  36.47M
├──7 与深度学习的结合.mp4  24.25M
) T3 N1 B2 K7 B4 L! \  ^0 v- Y├──70 特征可视化.mp4  38.92M
3 h# q: m3 N2 `6 d( L- q. k9 X├──71 数据清洗概述.mp4  53.12M
7 G% g. p. a2 i9 ~├──72 缺失值填充方法.mp4  37.91M
  w: Y+ I6 J( ~! z├──73 推荐引擎构造.mp4  47.73M
├──74 数据特征构造.mp4  38.28M
6 e/ `7 L! H8 z) g3 v) E4 }+ L├──75 得出推荐结果.mp4  53.74M
- d* T2 F( A2 g* E/ d/ s! U├──76 数据与任务介绍_ev.mp4  16.50M
├──77 文本词频统计_ev.mp4  22.53M
  _/ x* l& T8 I├──78 ngram结果可视化展示_ev.mp4  36.16M
├──79 文本清洗_ev.mp4  24.15M
├──8 协同过滤与矩阵分解简介.mp4  11.35M
├──80 相似度计算_ev.mp4  31.83M
├──81 得出推荐结果_ev.mp4  37.13M
├──9 基于用户与商品的协同过滤.mp4  18.25M
└──数据代码.txt  0.07kb
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趙仕强

强烈支持楼主ing……

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