-
-
-
-
-
-
-
15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.html
-
15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.m4a
-
15丨 协同过滤：最经典的推荐模型，我们应该掌握什么？.pdf
-
16丨 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？.html
-
16丨 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？.m4a
-
16丨 深度学习革命：深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的？.pdf
-
17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.html
-
17 _ Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.pdf
-
17丨Embedding+MLP：如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型？.m4a
-
18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.html
-
18｜Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.pdf
-
18丨Wide&Deep：怎样让你的模型既有想象力又有记忆力？.m4a
-
19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.html
-
19｜NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.pdf
-
19丨NeuralCF：如何用深度学习改造协同过滤？.m4a
-
20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.html
-
20 _ DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.pdf
-
20丨DeepFM：如何让你的模型更好地处理特征交叉？.m4a
-
21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.html
-
21｜注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.pdf
-
21丨注意力机制、兴趣演化：推荐系统如何抓住用户的心？.m4a
-
22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.html
-
22｜强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.pdf
-
22丨强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习.m4a
-
23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？.html
-
23｜ 实战：如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能？.pdf
-
23丨实战：如何用深度学习模型实现SparrowRecSys的个性化推荐功能？.m4a
-
模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理.html
-
模型实战准备（二） _ 模型特征、训练样本的处理.pdf
-
模型实战准备（二）丨模型特征、训练样本的处理.m4a
-
模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置.html
-
模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置.m4a
-
模型实战准备（一）丨 TensorFlow入门和环境配置.pdf
-
特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.html
-
特别加餐 _ “银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.pdf
-
特别加餐丨“银弹”不可靠，最优的模型结构该怎么找？.m4a
-