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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 + A# T) `+ e3 y# {4 @% S( J
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集数合计：17讲
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Java视频教程详情描述：
$ l# A* l* }7 GA0149《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！# X, q0 j( i1 ]/ J
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Java视频教程目录：8 g) E. X1 C0 Q
机器学习推荐系统5 T- Y3 j( P& d7 F! O; r3 C
├─章节1-推荐系统工作原理 Y+ G8 X. T6 V1 e% {9 z" M/ |
│ 01系列课程概述.mp4 J" `) v- n, j4 J* `2 U {7 l
│ 02推荐系统应用.mp46 E5 e. X! K9 r! R. T! g* N$ e
│ 03数据,代码下载（点击参考资料下载）.zip+ }# @2 A2 ~6 F5 P1 r/ ] o
│ 04推荐系统要完成的任务.mp4
% g/ a7 d" ]: j( u│ 05相似度计算.mp4+ D, V. [' o; h1 I3 C
│ 06基于用户的协同过滤.mp4# s, l5 M/ `1 J# r! u
│ 07基于物品的协同过滤.mp4# ^5 u( |2 m, c
│ 08隐语义模型.mp4
0 i& a* b6 M. k! [6 g│ 09隐语义模型求解.mp47 y. o/ V* J C% `2 |8 o
│ 10模型评估标准.mp4' f; k7 O/ N: _1 C4 r2 [
│ 3 h& U' l4 J4 H% Z* A( w( P# ~
├─章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型
8 o+ C4 J9 E: y. d│ 11Surprise库与数据简介.mp4
- r* W8 u* ^8 z- _│ 12Surprise库使用方法.mp4. l: M' w" H6 o5 Z) ~
│ 13得出推荐商品结果.mp4
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S, Y# V# B8 q8 E3 s└─章节3-使用Surprise库建立推荐系统* _1 y: v2 P( b
14使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4
2 }$ G3 |' i: |, P0 D 15模型架构.mp4
! r; w0 Y/ e. p: q( s 16损失函数定义.mp41 ^7 M* ^. A( D0 o1 T
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
