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Java视频教程名称：机器学习-推荐系统实战视频课程视频教程 机器学习视频教程
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A0149《机器学习-推荐系统实战视频课程视频教程》机器学习视频教程 唐哥家机器学习 原理必备推荐！
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机器学习推荐系统) r2 _! [9 o7 y- g- K* T& b2 D
├─章节1-推荐系统工作原理
1 ~9 x- b. ]% ?1 R$ r! E/ Z4 G│ 01系列课程概述.mp4- b3 O' e; O3 q, |( Q
│ 02推荐系统应用.mp4
5 w; w) B8 ]/ I; R( e$ |$ Q│ 03数据,代码下载（点击参考资料下载）.zip
, H: u- H6 {' N" d; m v' ~- j│ 04推荐系统要完成的任务.mp4
0 t' V' v9 j$ l/ A) v& C+ }│ 05相似度计算.mp49 V5 q1 B: r8 L' [
│ 06基于用户的协同过滤.mp4
% S3 I0 d v5 d9 N│ 07基于物品的协同过滤.mp4' S) \0 u# e+ \8 G' m3 s
│ 08隐语义模型.mp4" Z( \$ @- v0 f4 k7 u( j" `+ L
│ 09隐语义模型求解.mp4
9 h( R3 u1 R, Q. e│ 10模型评估标准.mp4
1 Y$ r x7 y' ~3 M/ x│
- a- ^7 a: c; k+ z+ ~5 d├─章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型
, n/ M0 P" O1 E1 J! m5 S│ 11Surprise库与数据简介.mp4/ h/ c( s+ S) N( Y
│ 12Surprise库使用方法.mp4, j0 Q, A+ s0 Z4 B4 X
│ 13得出推荐商品结果.mp4
+ g* q7 Q6 G7 B│ 8 `- V: ]6 z( [ \8 C8 k1 A. F) S4 ^
└─章节3-使用Surprise库建立推荐系统0 G% r0 _3 F1 ?
14使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4
$ Q) S# {, C2 j7 v6 Z' y 15模型架构.mp45 j- \( }* z6 |" G. Q/ Y- Z
16损失函数定义.mp4
2 D- n2 z$ _) b. S" E 17训练网络.mp4
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发表于 2018-6-9 21:12:40
发表于 2018-6-10 00:59:19
