推荐系统实战系列(唐YD主讲)

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适合人群:
人工智能方向的同学们

你将会学到:
掌握推荐系统经典算法及其实现方法，熟练使用Python构建各大推荐引擎

• 掌握推荐系统经典算法及其应用实例
• 熟练使用Python构建推荐系统引擎
• 熟练处理用户行为数据构建推荐模型
• 熟练使用图数据构建推荐算法
  

课程简介:
推荐系统实战系列课程旨在帮助同学们快速掌握推荐系统领域常用算法及其建模应用实例。全程基于Python及其开源工具实战演示各大推荐引擎构建方法，基于真实数据集进行建模与应用实战。整体风格通俗易懂，适合入门与进阶的同学们加入学习，提供课程所需全部PPT，数据，代码。

课程目录:
推荐系统实战系列
├──1 课程简介_ev.mp4  37.78M
├──10 相似度计算与推荐实例.mp4  15.24M
├──11 矩阵分解的目的与效果.mp4  20.09M
├──12 矩阵分解中的隐向量.mp4  25.29M
├──13 目标函数简介.mp4  11.78M
├──14 隐式情况分析.mp4  13.72M
├──15 Embedding的作用.mp4  10.74M
├──16 音乐推荐任务概述.mp4  69.40M
├──17 数据集整合.mp4  50.68M
├──18 物品相似度计算与推荐.mp4  73.78M
├──19 SVD矩阵分解.mp4  70.85M
├──2 推荐系统通俗解读_ev.mp4  12.48M
├──20 基于矩阵分解的音乐推荐.mp4  85.69M
├──21 知识图谱通俗解读_ev.mp4  14.11M
├──22 知识图谱在搜索引擎中的应用_ev.mp4  17.66M
├──23 知识图谱在医疗领域应用实例_ev.mp4  53.13M
├──24 金融与推荐领域的应用.mp4  22.28M
├──25 数据获取分析.mp4  37.49M
├──26 Neo4j图数据库介绍.mp4  47.44M
├──27 Neo4j数据库安装流程演示.mp4  27.85M
├──28 可视化例子演示.mp4  43.62M
├──29 创建与删除操作演示.mp4  26.73M
├──3 推荐系统发展简介_ev.mp4  16.43M
├──30 数据库更改查询操作演示.mp4  29.01M
├──31 知识图谱推荐系统效果演示.mp4  23.17M
├──32 kaggle电影数据集下载与配置.mp4  42.91M
├──33 图谱需求与任务流程解读.mp4  27.02M
├──34 项目所需环境配置安装.mp4  45.63M
├──35 构建用户电影知识图谱.mp4  52.64M
├──36 图谱查询与匹配操作.mp4  19.41M
├──37 相似度计算与推荐引擎构建.mp4  39.89M
├──38 CTR估计及其经典方法概述.mp4  20.88M
├──39 高维特征带来的问题.mp4  12.19M
├──4 应用领域与多方位评估指标_ev.mp4  17.32M
├──40 二项式特征的作用与挑战.mp4  11.11M
├──41 二阶公式推导与化简.mp4  20.39M
├──42 FM算法解析.mp4  19.97M
├──43 DeepFm整体架构解读.mp4  14.54M
├──44 输入层所需数据样例.mp4  13.02M
├──45 Embedding层的作用与总结.mp4  21.50M
├──46 数据集介绍与环境配置.mp4  49.51M
├──47 广告点击数据预处理实例.mp4  48.90M
├──48 数据处理模块Embedding层.mp4  32.08M
├──49 Index与Value数据制作.mp4  29.01M
├──5 任务流程与挑战概述_ev.mp4  18.75M
├──50 一阶权重参数设计.mp4  31.97M
├──51 二阶特征构建方法.mp4  28.29M
├──52 特征组合方法实例分析.mp4  46.88M
├──53 完成FM模块计算.mp4  24.13M
├──54 DNN模块与训练过程.mp4  37.41M
├──55 环境配置与数据集介绍.mp4  34.58M
├──56 电影数据集预处理分析.mp4  33.36M
├──57 surprise工具包基本使用.mp4  32.54M
├──58 模型测试集结果.mp4  30.71M
├──59 评估指标概述.mp4  57.77M
├──6 常用技术点分析.mp4  16.36M
├──60 数据与环境配置介绍.mp4  19.28M
├──61 数据科学相关数据介绍.mp4  27.28M
├──62 文本数据预处理_ev.mp4  24.59M
├──63 TFIDF构建特征矩阵_ev.mp4  14.39M
├──64 矩阵分解演示_ev.mp4  19.34M
├──65 LDA主题模型效果演示.mp4  45.14M
├──66 推荐结果分析.mp4  31.84M
├──67 数据与环境配置.mp4  61.90M
├──68 数据与关键词信息.mp4  47.80M
├──69 关键词云与直方图展示.mp4  36.47M
├──7 与深度学习的结合.mp4  24.25M
├──70 特征可视化.mp4  38.92M
├──71 数据清洗概述.mp4  53.12M
├──72 缺失值填充方法.mp4  37.91M
├──73 推荐引擎构造.mp4  47.73M
├──74 数据特征构造.mp4  38.28M
├──75 得出推荐结果.mp4  53.74M
├──76 数据与任务介绍_ev.mp4  16.50M
├──77 文本词频统计_ev.mp4  22.53M
├──78 ngram结果可视化展示_ev.mp4  36.16M
├──79 文本清洗_ev.mp4  24.15M
├──8 协同过滤与矩阵分解简介.mp4  11.35M
├──80 相似度计算_ev.mp4  31.83M
├──81 得出推荐结果_ev.mp4  37.13M
├──9 基于用户与商品的协同过滤.mp4  18.25M
└──数据代码.txt  0.07kb


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dijka

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mytest123

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tianxiedeweiba

回的人少，我来小顶一下

csa

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xyyyyhx

推荐系统实战系列(

wer789987

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LionX

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DUST

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