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2018年推荐系统算法实战从入门到就业视频教程全套完整版 54课时 代码讲义齐全

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金币3428  第461名

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发表于 2019-3-21 14:50 | 显示全部楼层 |阅读模式
课程介绍
推荐系统是电商和内容型app网站生存的重要手段,是以重新组织物品分类和聚类方式形成的人工智能系统。亚马逊的商品推荐、优酷的视频推荐,都是推荐系统的应用实例。每一个具体的应用场景中推荐系统表现形式有所不同,但是最终都是以增加内容、商品曝光度为前提的。
推荐系统根据每一个用户的行为和喜好,找到这个用户未来可能喜欢和购买的商品或者是物品。它使得内容、电商两大产业减少了大量的人工编辑推荐的工作,只需要用一些简单或者深入的算法,就可以达到很好的效果。

课程内容:
本课程包括推荐引擎、推荐算法、推荐环境三大版块,课程中会讲解在线教育、视频网站、电商购物、阅读网站四个领域的知识点和实战案例。崔立明老师会从零讲授成为推荐系统工程师的必备知识,通过带领大家制作实战项目,帮助学员实现个人转型,熟悉推荐系统。


课程目录
第1 章 : 推荐引擎
第2 章 : 推荐算法
第1 节 : 推荐算法 -实现基础规则算法
课时19:推荐算法 -实现基础规则算法(1)  
课时20:推荐算法 -实现基础规则算法(2)  
课时21:推荐算法 -实现基础规则算法(3)  
课时22:推荐算法 -实现基础规则算法(4)  
第2 节 : 推荐算法 -实现协同过滤UCF
课时23:推荐算法 -实现协同过滤UCF(1)  
课时24:推荐算法 -实现协同过滤UCF(2)  
课时25:推荐算法 -实现协同过滤UCF(3)  
课时26:推荐算法 -实现协同过滤UCF(4)  
第3 节 : 推荐算法 - 实现协同过滤icf
课时27:推荐算法 - 实现协同过滤icf(1)  
课时28:推荐算法 - 实现协同过滤icf(2)  
课时29:推荐算法 - 实现协同过滤icf(1)  
课时30:推荐算法 - 实现协同过滤icf(2)  
第4 节 : 推荐算法 - 实践课
课时31:推荐算法 - 实践课(1)  
课时32:推荐算法 - 实践课(2)  
课时33:推荐算法 - 实践课(3)  
课时34:推荐算法 - 实践课(4)  
第5 节 : 推荐算法 - 实现关联规则
课时35:推荐算法 - 实现关联规则(1)  
课时36:推荐算法 - 实现关联规则(2)  
课时37:推荐算法 - 实现关联规则(3)  
课时38:推荐算法 - 实现关联规则(4)  
课时39:推荐算法 - 实现关联规则(5)  
课时40:推荐算法 - 实现关联规则(6)  
第6 节 : 推荐算法 - 推荐综合
课时41:推荐算法 - 推荐综合(1)  
课时42:推荐算法 - 推荐综合(2)  
课时43:拼装推荐结果(1)  
课时44:拼装推荐结果(2)  
第3 章 : 第三章:推荐环境(代码可在资料区进行下载)
第1 节 : 推荐环境 - TensorFlow
课时45:推荐环境 - TensorFlow(1)  
课时46:推荐环境 - TensorFlow(2)  
课时47:推荐环境 - TensorFlow(3)  
课时48:推荐环境 - TensorFlow(4)  
课时49:推荐环境 - TensorFlow(5)  
课时50:推荐环境 - TensorFlow(6)  
课时51:推荐环境 - TensorFlow(7)  
课时52:推荐环境 - TensorFlow(8)  
课时53:推荐环境 - TensorFlow(9)  
课时54:推荐环境 - TensorFlow(10)




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