唐哥家机器学习-推荐系统实战视频课程 必备原理+实战

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机器学习-推荐系统实战视频课程

2018年3月

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机器学习推荐系统( q( ~( E/ W" U  w, X
├─章节1-推荐系统工作原理" j% C- p% R( d' `8 B7 ~9 ^0 e
│      01系列课程概述.mp4( }& h( `7 e  p
│      02推荐系统应用.mp45 `. c4 X, S! e5 A' d
│      03数据,代码下载（点击参考资料下载）.zip' R. k$ G7 ^& J% m
│      04推荐系统要完成的任务.mp4
│      05相似度计算.mp4( v. e& b5 E; j, k! Q
│      06基于用户的协同过滤.mp4; h% ~1 J( A% Q- V" j
│      07基于物品的协同过滤.mp4+ ~" f" A0 }+ O( ?: x% [% Y  H: u$ S
│      08隐语义模型.mp4
│      09隐语义模型求解.mp4
│      10模型评估标准.mp4
│      
├─章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型$ o2 d: n8 Z' B* |
│      11Surprise库与数据简介.mp4
│      12Surprise库使用方法.mp4) ~3 a" m5 }% \% f  {' x
│      13得出推荐商品结果.mp4
│      
└─章节3-使用Surprise库建立推荐系统& W. p0 q# `4 m. U$ i
        14使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4
        15模型架构.mp4) o9 A; e; k" F3 _$ U
        16损失函数定义.mp4
        17训练网络.mp4& K6 J4 Z6 g# \0 p( w& v
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