论坛元老
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目录
├─章节1-推荐系统工作原理
│ ├─01系列课程概述.mp4
│ ├─02推荐系统应用.mp4: M6 v9 W: s% k7 R7 i: C
│ ├─03数据,代码下载.zip
│ ├─04推荐系统要完成的任务.mp4
│ ├─05相似度计算.mp4% v5 a. I5 H" i1 e5 L8 {# f
│ ├─06基于用户的协同过滤.mp4# I% X; W1 E0 j6 _; F( h" J
│ ├─07基于物品的协同过滤.mp4
│ ├─08隐语义模型.mp4
│ ├─09隐语义模型求解.mp4
│ ├─10模型评估标准.mp41 V0 N* I1 S. y6 C/ ^1 K
├─章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型
│ ├─11Surprise库与数据简介.mp45 @ C+ R+ t$ R7 T* I4 @* K
│ ├─12Surprise库使用方法.mp4
│ ├─13得出推荐商品结果.mp4
├─章节3-使用Surprise库建立推荐系统4 L: w* ^7 K( M8 o
│ ├─14使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4
│ ├─15模型架构.mp4
│ ├─16损失函数定义.mp45 U. J' q4 m4 O2 n
│ ├─17训练网络.mp4
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