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机器学习推荐系统
! C5 K5 K8 @6 T9 J# ^/ @9 U' M6 a├─章节1-推荐系统工作原理
4 Q! \# D) {- c( M; l7 a! E+ F8 X│ 01系列课程概述.mp4
" S& c/ h$ `" \0 D+ N│ 02推荐系统应用.mp48 m7 F6 h- w7 k1 L
│ 03数据,代码下载（点击参考资料下载）.zip
7 k* O) F! O) Q& e1 W, b│ 04推荐系统要完成的任务.mp41 Z& _* L& ~* H x5 w
│ 05相似度计算.mp4
# f7 n+ r' C/ M4 {" Y% Z& z│ 06基于用户的协同过滤.mp43 G7 \: q! v* W6 H
│ 07基于物品的协同过滤.mp4
" J0 _# o- ]$ Q( p│ 08隐语义模型.mp4" e! X) s! ?- g
│ 09隐语义模型求解.mp43 A7 y5 z1 O4 ^, A
│ 10模型评估标准.mp4/ _4 x( o% L: ]6 s* R: s
│
4 u: F S" n- \2 X. w9 X├─章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型0 d( n! `3 c3 f4 G# V$ \, E3 ^
│ 11Surprise库与数据简介.mp4
1 ]' W' `5 l$ w: p( z1 Z2 U- x7 Y│ 12Surprise库使用方法.mp40 f# s% |1 r& A; Z
│ 13得出推荐商品结果.mp4
4 F3 F& P& X E│ * o' q g8 ^2 V7 K& M. @0 u
└─章节3-使用Surprise库建立推荐系统! T' K) j |8 g
14使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4
( p" P& _0 {( K' f4 x 15模型架构.mp4$ S+ F( u" i3 S, q. h: u" o3 n
16损失函数定义.mp4
6 ?' u. j2 A& _2 Q3 B; w# y8 Y# 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
