51CTO-推荐系统实战系列

51CTO-推荐系统实战演练系列产品

网络资源介绍：
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课程大纲

1 课程介绍.mp4

2 简单说明推荐系统.mp4

3 介绍推荐系统的发展趋势.mp4

4 主要用途和综合评价指标.mp4

5 简述任务策略和挑战.mp4

6 常见的技术细节分析.mp4

7 结合深度学习.mp4

8 协同过滤算法和矩阵分解介绍.mp4

9 基于用户和商品的协同过滤算法.mp4

10 相似度计算和推荐案例.mp4

11 矩阵分解的效果和效果.mp4

12 矩阵分解中的隐向量.mp4

13 损失函数介绍.mp4

14 隐藏现状分析.mp4

15 功效Embedding.mp4

16 歌曲推荐日常任务简介.mp4

17 数据集融合.mp4

18 计算与推荐对象的相似度.mp4

19 SVD矩阵分解.mp4

20 推荐根据矩阵分解的歌曲.mp4

21 简单解释知识图谱.mp4

22 知识图谱搜索引擎的应用.mp4

23 知识图谱在医学领域的应用案例.mp4

24 金融和推荐应用领域.mp4

25 数据收集分析.mp4

26 详细介绍Neo4j图数据库.mp4

27 Neo4j数据库系统安装步骤演示.mp4

28 演示数据可视化案例.mp4

29 建立和删除实际操作演示.mp4

30 查看数据库系统变更的实际操作演示.mp4

31 知识图谱推荐系统的实际效果演示.mp4

32 kaggle影片免费下载和配置数据集.mp4

33 解释图普需求和任务策略.mp4

34 新项目需要环境配置和组装.mp4

35 搭建客户影片知识图谱.mp4

36 图普查看和匹配实际操作.mp4

37 相似度计算与推荐模块构建.mp4

38 CTR可以用传统的方式简要描述.mp4

39 高维特征的负面影响.mp4

40 二项特征的作用和测试.mp4

41 二阶公式推导和解方程.mp4

42 FM优化算法分析.mp4

43 解释Deepfm的整体框架.mp4

44 输入层需要数据信息示例.mp4

45 Embedding层的作用及总结.mp4

46 详细介绍数据集和环境配置.mp4

47 关键字点击数据预处理案例.mp4

48 模块Embeding层控制数据处理方法.mp4

49 制作Index和Value数据信息.mp4

50 优化一级权重值参数.mp4

51 构建二阶特征的方法.mp4

52 特征组合方法案例分析.mp4

53 计算FM控制模块.mp4

54 DNN模块和训练过程.mp4

55 详细介绍了环境配置和数据集.mp4

56 电影数据集准备处理分析.mp4

57 surprise工具箱基本应用.mp4

58 实体模型通过个人验证集结论.mp4

59 简述评价指标.mp4

60 详细介绍数据和环境配置.mp4

61 详细介绍计算机科学统计数据.mp4

62 预处理文字数据.mp4

63 TFIDF建设特征向量.mp4

64 矩阵分解演示.mp4

65 LDA主题模型的实际效果演示.mp4

66 推荐过程分析.mp4

67 数据与环境配置.mp4

68 数据和关键字信息.mp4

69 显示关键字云和条形图.mp4

70 可视化特征数据.mp4

71 简述数据预处理.mp4

72 添加异常值的方法.mp4

73 推荐模块结构.mp4

74 数据的特征结构.mp4

75 得出推荐结论.mp4

76 详细介绍数据和日常任务.mp4

77 词频统计.mp4

78 可视化分析ngram结论.mp4

79 文字清理.mp4

80 相似度计算.mp4

81 得出推荐结论.mp4