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推荐系统实战系列1 Z- U; b+ i O# N$ S; f3 C7 ?
├──1 课程简介_ev.mp4 37.78M
* F" J2 A/ g- i2 W) o├──10 相似度计算与推荐实例.mp4 15.24M, H6 l# F s8 R" L# n
├──11 矩阵分解的目的与效果.mp4 20.09M |, h5 M6 E- V% o
├──12 矩阵分解中的隐向量.mp4 25.29M
3 ]3 V9 |, r Q3 { k├──13 目标函数简介.mp4 11.78M/ a. A" q! ]" F- {( c
├──14 隐式情况分析.mp4 13.72M7 o0 B; e: p9 P5 v1 X
├──15 Embedding的作用.mp4 10.74M/ A5 _$ F: O$ g) B
├──16 音乐推荐任务概述.mp4 69.40M0 k7 e1 S2 }' w) Q! V" n
├──17 数据集整合.mp4 50.68M
. U" u( E% T" P( [: S3 l6 d- e' x: e├──18 物品相似度计算与推荐.mp4 73.78M. y' C9 M e0 m. |% F+ E5 I
├──19 SVD矩阵分解.mp4 70.85M' X* x9 j s& W7 k9 \# D. E; y9 o
├──2 推荐系统通俗解读_ev.mp4 12.48M
) O7 {. v9 A: Y├──20 基于矩阵分解的音乐推荐.mp4 85.69M) t3 C& j/ e' A# X' w. K% h( b
├──21 知识图谱通俗解读_ev.mp4 14.11M
) D+ t: ~1 i! _. B+ e r' S# _/ e├──22 知识图谱在搜索引擎中的应用_ev.mp4 17.66M" E9 y/ f; K, H- y0 n
├──23 知识图谱在医疗领域应用实例_ev.mp4 53.13M, Y8 }1 V- {2 j" t
├──24 金融与推荐领域的应用.mp4 22.28M
8 ^2 A: g2 y# H) t2 [3 X1 d4 t├──25 数据获取分析.mp4 37.49M
4 L+ Z8 `% [. r* s+ M a" z├──26 Neo4j图数据库介绍.mp4 47.44M
/ K* T6 E; ^) v% }+ L! M2 u% H├──27 Neo4j数据库安装流程演示.mp4 27.85M
! t r* b% p5 \- s6 c# ~8 J; C* {├──28 可视化例子演示.mp4 43.62M# ~1 f5 I$ y6 ]) P2 d
├──29 创建与删除操作演示.mp4 26.73M+ X5 X g8 b( i' S
├──3 推荐系统发展简介_ev.mp4 16.43M( b% W0 S5 I B: n' U) u! o4 T7 a$ S0 R
├──30 数据库更改查询操作演示.mp4 29.01M3 }6 e) ^! i/ W& c4 ?1 ?
├──31 知识图谱推荐系统效果演示.mp4 23.17M
0 r9 E( X0 q; f/ l/ o# ^( a├──32 kaggle电影数据集下载与配置.mp4 42.91M Q4 R% `: ?% `9 ?0 s
├──33 图谱需求与任务流程解读.mp4 27.02M
4 j* |8 v/ V! g" C+ j6 ]0 ^├──34 项目所需环境配置安装.mp4 45.63M
5 H- |6 S% C: L" p4 ?├──35 构建用户电影知识图谱.mp4 52.64M
9 J' C9 S3 E U! C1 A, p; O├──36 图谱查询与匹配操作.mp4 19.41M4 t/ g$ {- Y2 R
├──37 相似度计算与推荐引擎构建.mp4 39.89M
$ g* A# T) M+ K+ ^( M8 L├──38 CTR估计及其经典方法概述.mp4 20.88M
6 K+ V( Z5 y3 b6 J5 u9 d├──39 高维特征带来的问题.mp4 12.19M: U0 B; U+ U& v$ i! n
├──4 应用领域与多方位评估指标_ev.mp4 17.32M% v. W G9 ?; ^* z+ a
├──40 二项式特征的作用与挑战.mp4 11.11M
5 f% T! Z) ~& S2 f+ k+ U1 X4 ]- H├──41 二阶公式推导与化简.mp4 20.39M
) x7 G9 p) W2 t├──42 FM算法解析.mp4 19.97M8 c* C _* p7 m! x( J! V
├──43 DeepFm整体架构解读.mp4 14.54M7 ~+ \/ s) D6 s& |7 d) ]
├──44 输入层所需数据样例.mp4 13.02M2 G3 P& h. O- N0 h
├──45 Embedding层的作用与总结.mp4 21.50M
5 v' ?" j; E+ w├──46 数据集介绍与环境配置.mp4 49.51M/ ]7 k; {5 O, G0 Y
├──47 广告点击数据预处理实例.mp4 48.90M
3 W7 D( x' r* U" x" N1 j1 ^├──48 数据处理模块Embedding层.mp4 32.08M7 s/ X5 a: z9 w! Y$ _1 \5 ?
├──49 Index与Value数据制作.mp4 29.01M1 c& r- D+ y6 o E0 a
├──5 任务流程与挑战概述_ev.mp4 18.75M) X9 j# H/ U! t" n$ }' K
├──50 一阶权重参数设计.mp4 31.97M
5 K$ s# ]9 Z" ~; t- W├──51 二阶特征构建方法.mp4 28.29M9 T( p4 M% p" V/ ?1 I6 g2 u, e
├──52 特征组合方法实例分析.mp4 46.88M
& [; ~; P% }- |% ^3 A g├──53 完成FM模块计算.mp4 24.13M
. t" M6 G. ?8 J& ]3 B; f& g _├──54 DNN模块与训练过程.mp4 37.41M
4 c+ w% [! O! ^+ E K& }├──55 环境配置与数据集介绍.mp4 34.58M
3 O7 a4 I1 h! L0 u& e├──56 电影数据集预处理分析.mp4 33.36M
( t y8 V7 I7 \8 p0 _% @/ v├──57 surprise工具包基本使用.mp4 32.54M: p( x) K9 }7 m
├──58 模型测试集结果.mp4 30.71M
B. H9 D4 V/ M/ `├──59 评估指标概述.mp4 57.77M
" B) H9 o) j$ f i/ l8 H├──6 常用技术点分析.mp4 16.36M' \, L" [' P, F7 l: w+ I) t; O
├──60 数据与环境配置介绍.mp4 19.28M
1 N5 x6 n1 ]$ F/ r1 _. A5 V├──61 数据科学相关数据介绍.mp4 27.28M# s# u3 U% ?+ ?9 g! L9 Z" M" }
├──62 文本数据预处理_ev.mp4 24.59M
1 g) r- M) X! a; g6 I8 F├──63 TFIDF构建特征矩阵_ev.mp4 14.39M
# U* {/ f3 q! ?% L m├──64 矩阵分解演示_ev.mp4 19.34M
8 W, i" X5 z' Z. D7 R9 b9 m├──65 LDA主题模型效果演示.mp4 45.14M
, U) p8 q+ d6 H0 h├──66 推荐结果分析.mp4 31.84M! E0 ]3 Y! Z# y1 m' R H
├──67 数据与环境配置.mp4 61.90M6 n: ]1 v( v8 s* Z+ c
├──68 数据与关键词信息.mp4 47.80M0 S1 D7 K- e f, B
├──69 关键词云与直方图展示.mp4 36.47M6 X! \ U4 |1 C
├──7 与深度学习的结合.mp4 24.25M# B* Q( P3 T' ?3 Q5 A/ [- T6 Q
├──70 特征可视化.mp4 38.92M! ?- j" k" J. u( O0 L
├──71 数据清洗概述.mp4 53.12M
5 ^7 J5 _& e4 \. S0 P├──72 缺失值填充方法.mp4 37.91M7 P. D" z) m ]$ K$ l& X- k
├──73 推荐引擎构造.mp4 47.73M
7 M4 _$ i' \ _1 M) c├──74 数据特征构造.mp4 38.28M, ] ]0 E( X: d) {3 [( B
├──75 得出推荐结果.mp4 53.74M- W$ I- R/ w% C' s+ S/ X- U1 A
├──76 数据与任务介绍_ev.mp4 16.50M* G! \6 m. Z! f# ?$ I; z
├──77 文本词频统计_ev.mp4 22.53M
# I9 ]8 m! m8 q├──78 ngram结果可视化展示_ev.mp4 36.16M2 F" x7 d0 X2 f% Z8 ^
├──79 文本清洗_ev.mp4 24.15M2 g0 _. s, b8 G" j
├──8 协同过滤与矩阵分解简介.mp4 11.35M1 `9 m* h- b- ], B4 s! |
├──80 相似度计算_ev.mp4 31.83M) @" t$ o3 A8 F! Q' k# w2 C7 y
├──81 得出推荐结果_ev.mp4 37.13M9 c" |+ b4 Z/ |' ]; c* `
├──9 基于用户与商品的协同过滤.mp4 18.25M
' e) I t3 {, F4 R3 j, ]└──数据代码.txt 0.07kb" k* c: B3 V0 q
+ J% n% A7 l5 b2 O, r$ X% k9 s/ U5 [7 [
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发表于 2024-2-15 13:27:01
