51cto-推荐系统实战系列
推荐系统实战系列
├──1 课程简介_ev.mp437.78M
├──10 相似度计算与推荐实例.mp415.24M
├──11 矩阵分解的目的与效果.mp420.09M
├──12 矩阵分解中的隐向量.mp425.29M
├──13 目标函数简介.mp411.78M
├──14 隐式情况分析.mp413.72M
├──15 Embedding的作用.mp410.74M
├──16 音乐推荐任务概述.mp469.40M
├──17 数据集整合.mp450.68M
├──18 物品相似度计算与推荐.mp473.78M
├──19 SVD矩阵分解.mp470.85M
├──2 推荐系统通俗解读_ev.mp412.48M
├──20 基于矩阵分解的音乐推荐.mp485.69M
├──21 知识图谱通俗解读_ev.mp414.11M
├──22 知识图谱在搜索引擎中的应用_ev.mp417.66M
├──23 知识图谱在医疗领域应用实例_ev.mp453.13M
├──24 金融与推荐领域的应用.mp422.28M
├──25 数据获取分析.mp437.49M
├──26 Neo4j图数据库介绍.mp447.44M
├──27 Neo4j数据库安装流程演示.mp427.85M
├──28 可视化例子演示.mp443.62M
├──29 创建与删除操作演示.mp426.73M
├──3 推荐系统发展简介_ev.mp416.43M
├──30 数据库更改查询操作演示.mp429.01M
├──31 知识图谱推荐系统效果演示.mp423.17M
├──32 kaggle电影数据集下载与配置.mp442.91M
├──33 图谱需求与任务流程解读.mp427.02M
├──34 项目所需环境配置安装.mp445.63M
├──35 构建用户电影知识图谱.mp452.64M
├──36 图谱查询与匹配操作.mp419.41M
├──37 相似度计算与推荐引擎构建.mp439.89M
├──38 CTR估计及其经典方法概述.mp420.88M
├──39 高维特征带来的问题.mp412.19M
├──4 应用领域与多方位评估指标_ev.mp417.32M
├──40 二项式特征的作用与挑战.mp411.11M
├──41 二阶公式推导与化简.mp420.39M
├──42 FM算法解析.mp419.97M
├──43 DeepFm整体架构解读.mp414.54M
├──44 输入层所需数据样例.mp413.02M
├──45 Embedding层的作用与总结.mp421.50M
├──46 数据集介绍与环境配置.mp449.51M
├──47 广告点击数据预处理实例.mp448.90M
├──48 数据处理模块Embedding层.mp432.08M
├──49 Index与Value数据制作.mp429.01M
├──5 任务流程与挑战概述_ev.mp418.75M
├──50 一阶权重参数设计.mp431.97M
├──51 二阶特征构建方法.mp428.29M
├──52 特征组合方法实例分析.mp446.88M
├──53 完成FM模块计算.mp424.13M
├──54 DNN模块与训练过程.mp437.41M
├──55 环境配置与数据集介绍.mp434.58M
├──56 电影数据集预处理分析.mp433.36M
├──57 surprise工具包基本使用.mp432.54M
├──58 模型测试集结果.mp430.71M
├──59 评估指标概述.mp457.77M
├──6 常用技术点分析.mp416.36M
├──60 数据与环境配置介绍.mp419.28M
├──61 数据科学相关数据介绍.mp427.28M
├──62 文本数据预处理_ev.mp424.59M
├──63 TFIDF构建特征矩阵_ev.mp414.39M
├──64 矩阵分解演示_ev.mp419.34M
├──65 LDA主题模型效果演示.mp445.14M
├──66 推荐结果分析.mp431.84M
├──67 数据与环境配置.mp461.90M
├──68 数据与关键词信息.mp447.80M
├──69 关键词云与直方图展示.mp436.47M
├──7 与深度学习的结合.mp424.25M
├──70 特征可视化.mp438.92M
├──71 数据清洗概述.mp453.12M
├──72 缺失值填充方法.mp437.91M
├──73 推荐引擎构造.mp447.73M
├──74 数据特征构造.mp438.28M
├──75 得出推荐结果.mp453.74M
├──76 数据与任务介绍_ev.mp416.50M
├──77 文本词频统计_ev.mp422.53M
├──78 ngram结果可视化展示_ev.mp436.16M
├──79 文本清洗_ev.mp424.15M
├──8 协同过滤与矩阵分解简介.mp411.35M
├──80 相似度计算_ev.mp431.83M
├──81 得出推荐结果_ev.mp437.13M
├──9 基于用户与商品的协同过滤.mp418.25M
└──数据代码.txt0.07kb
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强烈支持楼主ing…… 强烈支持楼主ing…… 推荐系统实战系列 lulu4 发表于 2024-2-15 16:04
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推荐系统实战系列 lulu4 发表于 2024-2-15 16:05
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推荐系统实战系列 强烈支持楼主ing…… 强烈支持楼主ing…… 强烈支持楼主ing…… 楼主加油，我们都看好你哦。