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mksz297-BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战(可用于毕设)

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  • TA的每日心情
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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2025-12-13 18:34:10 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    《个性化推荐算法实战》课程由BAT行业专家亲授,专注于推荐系统的核心算法和实际应用。课程内容涵盖推荐算法的基本原理、实现方法及其在实际项目中的应用,适合希望深入了解个性化推荐技术的学员,尤其是可以作为毕业设计的参考项目。


    ✓ mksz297-BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战(可用于毕设)
    ├─第01章
    │   ├─1-1 个性化推荐算法综述-.mp4
    │   └─1-2 个性化召回算法综述-.mp4
    ├─第02章
    │   ├─2-1 lfm算法综述-.mp4
    │   ├─2-2 lfm算法的理论基础与公式推导-.mp4
    │   ├─2-3 基础工具函数的代码书写-.mp4
    │   ├─2-4 lfm算法训练数据抽取-.mp4
    │   ├─2-5 lfm模型训练-.mp4
    │   └─2-6 基于lfm的用户个性化推荐与推荐结果分析-.mp4
    ├─第03章
    │   ├─3-1 personal rank算法的背景与物理意义-.mp4
    │   ├─3-2 personal rank 算法的数学公式推导-.mp4
    │   ├─3-3 代码构建用户物品二分图-.mp4
    │   ├─3-4 代码实战personal rank算法的基础版本-.mp4
    │   ├─3-5 代码实战personal rank算法矩阵版本上-.mp4
    │   ├─3-6 代码实战personal rank算法的矩阵版本下 -1-.mp4
    │   └─3-7 代码实战personal rank算法的矩阵版本下-2-.mp4
    ├─第04章
    │   ├─4-1 item2vec算法的背景与物理意义-.mp4
    │   ├─4-2 item2vec依赖模型word2vec之cbow数学原理介绍-.mp4
    │   ├─4-3 item2vec依赖模型word2vec之skip gram数学原理介绍-.mp4
    │   ├─4-4 代码生成item2vec模型所需训练数据-.mp4
    │   ├─4-5 word2vec运行参数介绍与item embedding-.mp4
    │   ├─4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理-1.mp4
    │   └─4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理-2.mp4
    ├─第05章
    │   ├─5-1 content based算法理论知识介绍-.mp4
    │   ├─5-2 content based算法代码实战之工具函数的书写-.mp4
    │   └─5-3 用户刻画与基于内容推荐的代码实战。-.mp4
    ├─第06章
    │   └─6-1 个性化召回算法总结与评估方法的介绍。-.mp4
    ├─第07章
    │   └─7-1 学习排序综述-.mp4
    ├─第08章
    │   ├─8-1 逻辑回归模型的背景知识介绍-.mp4
    │   ├─8-2 逻辑回归模型的数学原理-.mp4
    │   ├─8-3 样本选择与特征选择相关知识-.mp4
    │   ├─8-4 代码实战lr之样本选择-.mp4
    │   ├─8-5 代码实战lr之离散特征处理-.mp4
    │   ├─8-6 代码实战lr之连续特征处理-.mp4
    │   ├─8-7 lr模型的训练-.mp4
    │   ├─8-8 lr模型在测试数据集上表现-上-.mp4
    │   ├─8-9 lr模型在测试数据集上表现-下-.mp4
    │   └─8-10 lr模型训练之组合特征介绍-.mp4
    ├─第09章
    │   ├─9-1 背景知识介绍之决策树-.mp4
    │   ├─9-2 梯度提升树的数学原理与构建流程-.mp4
    │   ├─9-3 xgboost数学原理介绍-.mp4
    │   ├─9-4 gbdt与lr混合模型网络介绍-.mp4
    │   ├─9-5 代码训练gbdt模型-.mp4
    │   ├─9-6 gbdt模型最优参数选择-.mp4
    │   ├─9-7 代码训练gbdt与lr混合模型-.mp4
    │   ├─9-8 模型在测试数据集表现 上-.mp4
    │   └─9-9 模型在测试数据集表现 下-.mp4
    ├─第10章
    │   ├─10-1 背景知识介绍之什么是深度学习-.mp4
    │   ├─10-2 dnn网络结构与反向传播算法-.mp4
    │   ├─10-3 wide and deep网络结构与数学原理介绍-.mp4
    │   ├─10-4 .代码实战wd模型之wide侧与deep侧特征构建-.mp4
    │   ├─10-5 代码实战wd模型之模型对象的构建-.mp4
    │   └─10-6 wd模型的训练与模型在测试数据集上的表现-.mp4
    ├─第11章
    │   └─11-1 学习排序部分总结与回顾-.mp4
    ├─第12章
    │   └─12-1 个性化推荐算法实战课程总结与回顾-.mp4
    └─资料
        ├─个性化推荐算法实战
        │   ├─Chapter1.pdf
        │   ├─chapter2.pdf
        │   ├─chapter3(1) .pdf
        │   ├─chapter3.pdf
        │   ├─chapter4.pdf
        │   ├─chapter5.pdf
        │   ├─Chapter6.pdf
        │   ├─Chapter7.pdf
        │   ├─Chapter8.pdf
        │   ├─Chapter9.pdf
        │   ├─Chapter10.pdf
        │   ├─Chapter11.pdf
        │   └─Chapter12.pdf
        └─personal_recommendation
            ├─ContentBased
            ├─Item2Vec
            └─index.html


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  • TA的每日心情

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    发表于 2025-12-23 19:33:07 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    发表于 2026-1-17 10:52:25 | 显示全部楼层
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