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  • 10 协同过滤-通过杰卡德相似度计算推荐结果案例[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 11 协同过滤-连续评分数据通过皮尔逊相关系数计算相似度[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
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  • 13 基于模型的推荐算法-矩阵分解[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 14 推荐系统的评估-准确性和覆盖率[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 15 推荐系统的评估-探索与利用问题[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 16 推荐系统的评估实践[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 17 推荐系统的冷启动-用户冷启动[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 18 推荐系统的冷启动-物品冷启动和系统冷启动[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 19 基于内容推荐介绍[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 2 推荐系统概念[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 20 基于内容推荐和基于物品协同过滤区别[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 21 电影评分预测案例-思路分析[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 22 电影评分预测案例-关键代码实现[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 23 电影评分预测案例-基于物品的协同过滤[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 24 内容回顾[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 3 推荐和web区别[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 4 大数据lambda架构介绍[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 5 推荐算法架构[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 6 推荐整体流程说明[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 7 推荐模型构建流程[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 8 协同过滤的基本思路[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4
  • 9 相似度计算的方法[ www.ruike1.com ]【瑞-客论-坛 www.ruike1.com】.mp4

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