推荐系统实战系列

轶想小世界

推荐系统实战系列
. g7 c# v2 e3 G8 b├──1 课程简介_ev.mp4  37.78M
├──10 相似度计算与推荐实例.mp4  15.24M
├──11 矩阵分解的目的与效果.mp4  20.09M
├──12 矩阵分解中的隐向量.mp4  25.29M
; p' j4 X# Z" B8 ^$ J2 A├──13 目标函数简介.mp4  11.78M
7 ]# @, o- h2 ~├──14 隐式情况分析.mp4  13.72M
├──15 Embedding的作用.mp4  10.74M
├──16 音乐推荐任务概述.mp4  69.40M
, |7 U& ?2 d5 y. p6 `# p# [" v├──17 数据集整合.mp4  50.68M
├──18 物品相似度计算与推荐.mp4  73.78M
├──19 SVD矩阵分解.mp4  70.85M
8 o) X7 k; n; w& s! H. Y├──2 推荐系统通俗解读_ev.mp4  12.48M
6 F" \; {  [; O) Y. y3 g+ T├──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
6 e: c) D- e8 E1 J* ]├──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
% l1 h5 o& w9 N, E/ w├──24 金融与推荐领域的应用.mp4  22.28M
├──25 数据获取分析.mp4  37.49M
├──26 Neo4j图数据库介绍.mp4  47.44M
├──27 Neo4j数据库安装流程演示.mp4  27.85M
├──28 可视化例子演示.mp4  43.62M
2 v" G. |+ H8 p% Z8 k├──29 创建与删除操作演示.mp4  26.73M
- m1 ]# x3 ]) A├──3 推荐系统发展简介_ev.mp4  16.43M
├──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
3 n+ x/ u6 T  b8 P: E3 y: S├──32 kaggle电影数据集下载与配置.mp4  42.91M
# z; s2 Z+ L- s! c: Z├──33 图谱需求与任务流程解读.mp4  27.02M
├──34 项目所需环境配置安装.mp4  45.63M
├──35 构建用户电影知识图谱.mp4  52.64M
├──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
0 x$ ^7 P5 I5 H4 F( ?├──38 CTR估计及其经典方法概述.mp4  20.88M
  Y! Z8 @1 _6 v# W6 v! A1 I% N├──39 高维特征带来的问题.mp4  12.19M
├──4 应用领域与多方位评估指标_ev.mp4  17.32M
2 n8 q2 o; W; @! D) f  [3 z├──40 二项式特征的作用与挑战.mp4  11.11M
2 E% e- Z2 [2 I8 l' ~├──41 二阶公式推导与化简.mp4  20.39M
├──42 FM算法解析.mp4  19.97M
├──43 DeepFm整体架构解读.mp4  14.54M
├──44 输入层所需数据样例.mp4  13.02M
├──45 Embedding层的作用与总结.mp4  21.50M
* |  c1 o( O" c2 X├──46 数据集介绍与环境配置.mp4  49.51M
4 [1 l. _2 d: r, S8 J8 F; T├──47 广告点击数据预处理实例.mp4  48.90M
├──48 数据处理模块Embedding层.mp4  32.08M
$ [  g. C! i8 d, g. B5 h$ c2 I/ a├──49 Index与Value数据制作.mp4  29.01M
& L1 t1 |, |0 f( B% _1 e├──5 任务流程与挑战概述_ev.mp4  18.75M
├──50 一阶权重参数设计.mp4  31.97M
├──51 二阶特征构建方法.mp4  28.29M
0 S8 j" g* n7 w4 a  |, \8 D( l├──52 特征组合方法实例分析.mp4  46.88M
├──53 完成FM模块计算.mp4  24.13M
4 Z2 x- W- |7 V1 o6 |) `  I├──54 DNN模块与训练过程.mp4  37.41M
4 s3 {3 F+ }# R; T& p* J├──55 环境配置与数据集介绍.mp4  34.58M
├──56 电影数据集预处理分析.mp4  33.36M
, u: x0 v. o8 u├──57 surprise工具包基本使用.mp4  32.54M
) l2 m0 O, h& Q/ e8 j├──58 模型测试集结果.mp4  30.71M
├──59 评估指标概述.mp4  57.77M
* m8 Y+ h0 C) _0 a├──6 常用技术点分析.mp4  16.36M
* z7 ]  G1 f; m- L9 R7 i├──60 数据与环境配置介绍.mp4  19.28M
6 `1 m$ G+ M0 p( f├──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
; j! k4 L3 p; j8 R├──63 TFIDF构建特征矩阵_ev.mp4  14.39M
9 x8 s. v  I) U0 s8 d├──64 矩阵分解演示_ev.mp4  19.34M
├──65 LDA主题模型效果演示.mp4  45.14M
  H/ [8 L0 D( g* x' i5 c5 W  a) N├──66 推荐结果分析.mp4  31.84M
2 K, T0 \( q. `/ X/ g: f/ Z├──67 数据与环境配置.mp4  61.90M
5 C& s1 |+ E, [7 C" X! F: c: i├──68 数据与关键词信息.mp4  47.80M
├──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
├──70 特征可视化.mp4  38.92M
├──71 数据清洗概述.mp4  53.12M
) f8 s5 X# s  S1 u( j├──72 缺失值填充方法.mp4  37.91M
├──73 推荐引擎构造.mp4  47.73M
: q4 r" t- [6 g8 F. ^├──74 数据特征构造.mp4  38.28M
. k5 u2 e( ?# i; j' u  {├──75 得出推荐结果.mp4  53.74M
├──76 数据与任务介绍_ev.mp4  16.50M
6 S- d! b; O4 d" \' S/ |% s├──77 文本词频统计_ev.mp4  22.53M
* M3 v7 t0 b9 y: q0 E+ L3 C1 g├──78 ngram结果可视化展示_ev.mp4  36.16M
├──79 文本清洗_ev.mp4  24.15M
+ l: O' g9 l& o. L0 `/ N# u├──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
4 A* y6 v; v3 `3 ^6 N├──9 基于用户与商品的协同过滤.mp4  18.25M
. t% m* Q4 A$ v9 o3 e- \4 a└──数据代码.txt  0.07kb
1 V& H. [+ s5 k8 a4 G7 c) _0 V+ Q
8 V9 h0 Q5 C- h6 s  Q# J! Q3 W; F


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