推荐系统-小象学院-大数据推荐系统训练营

基础视频 [1.76G]

part1 [1.12G]

1.1课程简介.mp4 [11.93M]

1.2推荐系统的演化过程.mp4 [23.39M]

1.3推荐系统的技术演进.mp4 [34.84M]

1.4推荐系统的核心产品问题.mp4 [23.03M]

2.10总结如何构建自己的知识脉络.mp4 [11.31M]

2.1学习方法.mp4 [9.91M]

2.2机器学习的学习问题.mp4 [31.00M]

2.3假设集合.mp4 [14.96M]

2.4vc维和bias.mp4 [36.89M]

2.5bias.mp4 [15.73M]

2.6交叉验证.mp4 [11.10M]

2.7损失函数和正则化.mp4 [19.97M]

2.8最优化方法.mp4 [17.91M]

2.9贝叶斯决策理论.mp4 [15.60M]

3.1基于user的协同过滤算法.mp4 [23.37M]

3.2基于item的协同过滤算法.mp4 [19.28M]

3.3物品相似度的算法实现.mp4 [44.59M]

3.4协同过滤算法的变种.mp4 [19.67M]

3.5间隔时效性优化.mp4 [11.65M]

3.6反馈时效性优化.mp4 [26.80M]

3.7随机游走算法.mp4 [20.24M]

3.8图模型embedding算法.mp4 [31.22M]

4.10行为序列数据文档化和向量化.mp4 [13.33M]

4.1推荐系统策略流程和核心问题.mp4 [14.09M]

4.2词袋模型和向量空间模型.mp4 [21.50M]

4.3词袋模型的拓展tf.mp4 [29.47M]

4.4隐语义模型lsa.mp4 [33.47M]

4.5概率隐语义模型plsa.mp4 [23.80M]

4.6生成式概率隐语义模型lda.mp4 [17.30M]

4.7lda的应用实例.mp4 [28.53M]

4.8神经网络模型.mp4 [28.42M]

4.9行为数据文档化.mp4 [17.20M]

5.1推荐系统中的用户画像.mp4 [17.70M]

5.2用户画像的价值准则.mp4 [16.14M]

5.3物品侧画像.mp4 [23.17M]

5.4用户兴趣模型的简单方法.mp4 [19.68M]

5.5用户兴趣模型的复杂方法.mp4 [16.88M]

5.6用户兴趣扩展.mp4 [17.08M]

5.7用户兴趣模型的架构设计.mp4 [14.56M]

6.1问题分析与目标定义.mp4 [26.90M]

6.2常用模型介绍.mp4 [18.34M]

6.3模型效果评估.mp4 [38.54M]

6.4常用模型介绍.mp4 [32.21M]

6.5模型效果评估.mp4 [19.53M]

6.6机器学习系统架构设计.mp4 [9.45M]

7.1常用评测指标.mp4 [47.57M]

7.2离线效果评测方法.mp4 [26.03M]

7.3在线效果评测方法.mp4 [35.02M]

7.4在线评测方法.mp4 [25.09M]

7.5更好更快的在线系统.mp4 [44.58M]

readme.txt [1.91K]

刀网地址发布页.url [0.11K]

part2 [654.80M]

part2 [654.80M]

10.1推荐系统的挑战以及前沿发展(.com).mp4 [37.09M]

10.2推荐结果显示(.com).mp4 [38.58M]

10.3相关性和因果性(.com).mp4 [35.59M]

10.4信息茧房(.com).mp4 [21.56M]

10.5转化率偏置问题(.com).mp4 [28.10M]

10.6召回技术的局限性(.com).mp4 [48.25M]

10.7总结(.com).mp4 [19.21M]

7.6交叉实验(.com).mp4 [30.39M]

7.7系统监控(.com).mp4 [19.45M]

8.1多臂老虎机和ee问题(.com).mp4 [23.03M]

8.2多臂老虎机问题(.com).mp4 [27.86M]

8.3e贪心算法(.com).mp4 [22.32M]

8.4ucb算法(.com).mp4 [39.40M]

8.5汤普森采样(.com).mp4 [15.61M]

8.6linucb(.com).mp4 [18.93M]

8.7机器学习中的ee关系(.com).mp4 [14.14M]

8.8推荐系统中的ee思考(.com).mp4 [16.89M]

9.1推荐系统架构设计(.com).mp4 [16.22M]

9.2系统边界和外部依赖(.com).mp4 [30.93M]

9.3离线层架构(.com).mp4 [35.86M]

9.4在线层架构(.com).mp4 [32.39M]

9.5系统架构演进原则(.com).mp4 [21.07M]

9.6从离线到在线(.com).mp4 [27.26M]

9.7基于dsl的系统架构设计(.com).mp4 [34.67M]

项目就业视频 [3.10G]

part1 [2.21G]

第11、12课时： 京东购买预估第2种解决方案.mp4 [81.95M]

第13、14课时： 京东购买预估第3种解决方案.mp4 [242.12M]

第15课时： rossmann连锁商店销量预估解决方案.mp4 [210.57M]

第16、17课时： 阿里口碑流量预测解决方案1.mp4 [90.12M]

第18、19课时： 阿里口碑流量预测解决方案2.mp4 [129.99M]

第1课时 l2阶段学习说明.mp4 [29.52M]

第20、21课时： 阿里口碑流量预测top方案ppt一览.mp4 [54.87M]

第22课时： 推荐系统方法讲解.mp4 [143.12M]

第23课时： 音乐推荐系统数据解析.mp4 [91.59M]

第24课时： 基于surprise的歌单推荐系统.mp4 [101.66M]

第25课时： 用户行为序列建模的推荐系统.mp4 [49.72M]

第26课时： 电影推荐系统的构建（上）.mp4 [68.05M]

第2课时 基本介绍.mp4 [6.97M]

第3课时 推荐系统基础.mp4 [289.74M]

第4课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(一).mp4 [121.58M]

第5课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(二).mp4 [57.94M]

第6课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(三).mp4 [175.19M]

第7课时 推荐系统实践书籍导读.mp4 [84.57M]

第8课时： 项目介绍与说明.mp4 [12.75M]

第9、10课时： 京东购买预估第1种解决方案.mp4 [224.02M]

课程总结.mp4 [1.02M]

part2 [909.89M]

第27课时： 电影推荐系统的构建（下）.mp4 [115.33M]

第28课时： 课程说明与wide_and_deep模型讲解.mp4 [131.16M]

第29课时： wide_and_deep模型示例.mp4 [88.48M]

第30课时： 使用wide_and_deep模型的youtube推荐系统.mp4 [70.85M]

第31课时： 抖音短视频理解与推荐案例背景.mp4 [41.98M]

第32课时 xdeepfm模型讲解.mp4 [133.39M]

第33、34课时： 抖音推荐案例讲解.mp4 [208.21M]

第35课时： 推荐项目说明.mp4 [120.50M]

10.5转化率偏置问题[00-14-20][20230228-231838504].jpg [160.18K]

10.6召回技术的局限性[00-20-20][20230228-231844900].jpg [119.71K]

2.9贝叶斯决策理论[00-10-14][20230228-232012472].jpg [81.01K]

5.6用户兴趣扩展[00-07-58][20230228-231908807].jpg [137.99K]

8.8推荐系统中的ee思考[00-06-11][20230228-231828429].jpg [181.04K]

第22课时： 推荐系统方法讲解[00-37-57][20230228-23203509].jpg [143.86K]

第32课时 xdeepfm模型讲解[00-08-06][20230228-232044704].jpg [107.47K]

第32课时 xdeepfm模型讲解[00-17-32][20230228-232048880].jpg [126.70K]