-
-
-
01-你真的需要个性化推荐系统吗[防断更微lxknumber1].md
-
01-你真的需要个性化推荐系统吗[防断更微lxknumber1].mp3
-
01-你真的需要个性化推荐系统吗[防断更微lxknumber1].pdf
-
02-个性化推荐系统有哪些绕不开的经典问题?[防断更微lxknumber1].md
-
02-个性化推荐系统有哪些绕不开的经典问题?[防断更微lxknumber1].mp3
-
02-个性化推荐系统有哪些绕不开的经典问题?[防断更微lxknumber1].pdf
-
03-这些你必须应该具备的思维模式[防断更微lxknumber1].md
-
03-这些你必须应该具备的思维模式[防断更微lxknumber1].mp3
-
03-这些你必须应该具备的思维模式[防断更微lxknumber1].pdf
-
04-画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”[防断更微lxknumber1].md
-
04-画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”[防断更微lxknumber1].mp3
-
04-画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”[防断更微lxknumber1].pdf
-
05-从文本到用户画像有多远[防断更微lxknumber1].md
-
05-从文本到用户画像有多远[防断更微lxknumber1].mp3
-
05-从文本到用户画像有多远[防断更微lxknumber1].pdf
-
06-超越标签的内容推荐系统[防断更微lxknumber1].md
-
06-超越标签的内容推荐系统[防断更微lxknumber1].mp3
-
06-超越标签的内容推荐系统[防断更微lxknumber1].pdf
-
07-人以群分,你是什么人就看到什么世界[防断更微lxknumber1].md
-
07-人以群分,你是什么人就看到什么世界[防断更微lxknumber1].mp3
-
07-人以群分,你是什么人就看到什么世界[防断更微lxknumber1].pdf
-
08-解密“看了又看”和“买了又买”[防断更微lxknumber1].md
-
08-解密“看了又看”和“买了又买”[防断更微lxknumber1].mp3
-
08-解密“看了又看”和“买了又买”[防断更微lxknumber1].pdf
-
09-协同过滤中的相似度计算方法有哪些[防断更微lxknumber1].md
-
09-协同过滤中的相似度计算方法有哪些[防断更微lxknumber1].mp3
-
09-协同过滤中的相似度计算方法有哪些[防断更微lxknumber1].pdf
-
10-那些在NetflixPrize中大放异彩的推荐算法[防断更微lxknumber1].md
-
10-那些在NetflixPrize中大放异彩的推荐算法[防断更微lxknumber1].mp3
-
10-那些在NetflixPrize中大放异彩的推荐算法[防断更微lxknumber1].pdf
-
11-Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的[防断更微lxknumber1].md
-
11-Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的[防断更微lxknumber1].mp3
-
11-Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的[防断更微lxknumber1].pdf
-
12-如果关注排序效果,那么这个模型可以帮到你[防断更微lxknumber1].md
-
12-如果关注排序效果,那么这个模型可以帮到你[防断更微lxknumber1].mp3
-
12-如果关注排序效果,那么这个模型可以帮到你[防断更微lxknumber1].pdf
-
13-经典模型融合办法:线性模型和树模型的组合拳[防断更微lxknumber1].md
-
13-经典模型融合办法:线性模型和树模型的组合拳[防断更微lxknumber1].mp3
-
13-经典模型融合办法:线性模型和树模型的组合拳[防断更微lxknumber1].pdf
-
14-一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型[防断更微lxknumber1].md
-
14-一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型[防断更微lxknumber1].mp3
-
14-一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型[防断更微lxknumber1].pdf
-
15-深度和宽度兼具的融合模型WideandDeep[防断更微lxknumber1].md
-
15-深度和宽度兼具的融合模型WideandDeep[防断更微lxknumber1].mp3
-
15-深度和宽度兼具的融合模型WideandDeep[防断更微lxknumber1].pdf
-
16-简单却有效的Bandit算法[防断更微lxknumber1].md
-
16-简单却有效的Bandit算法[防断更微lxknumber1].mp3
-
16-简单却有效的Bandit算法[防断更微lxknumber1].pdf
-
17-结合上下文信息的Bandit算法[防断更微lxknumber1].md
-
17-结合上下文信息的Bandit算法[防断更微lxknumber1].mp3
-
17-结合上下文信息的Bandit算法[防断更微lxknumber1].pdf
-
18-如何将Bandit算法与协同过滤结合使用[防断更微lxknumber1].md
-
18-如何将Bandit算法与协同过滤结合使用[防断更微lxknumber1].mp3
-
18-如何将Bandit算法与协同过滤结合使用[防断更微lxknumber1].pdf
-
19-深度学习在推荐系统中的应用有哪些[防断更微lxknumber1].md
-
19-深度学习在推荐系统中的应用有哪些[防断更微lxknumber1].mp3
-
19-深度学习在推荐系统中的应用有哪些[防断更微lxknumber1].pdf
-
20-用RNN构建个性化音乐播单[防断更微lxknumber1].md
-
20-用RNN构建个性化音乐播单[防断更微lxknumber1].mp3
-
20-用RNN构建个性化音乐播单[防断更微lxknumber1].pdf
-
21-构建一个科学的排行榜体系[防断更微lxknumber1].md
-
21-构建一个科学的排行榜体系[防断更微lxknumber1].mp3
-
21-构建一个科学的排行榜体系[防断更微lxknumber1].pdf
-
22-实用的加权采样算法[防断更微lxknumber1].md
-
22-实用的加权采样算法[防断更微lxknumber1].mp3
-
22-实用的加权采样算法[防断更微lxknumber1].pdf
-
23-推荐候选池的去重策略[防断更微lxknumber1].md
-
23-推荐候选池的去重策略[防断更微lxknumber1].mp3
-
23-推荐候选池的去重策略[防断更微lxknumber1].pdf
-
24-典型的信息流架构是什么样的[防断更微lxknumber1].md
-
24-典型的信息流架构是什么样的[防断更微lxknumber1].mp3
-
24-典型的信息流架构是什么样的[防断更微lxknumber1].pdf
-
25-Netflix个性化推荐架构[防断更微lxknumber1].md
-
25-Netflix个性化推荐架构[防断更微lxknumber1].mp3
-
25-Netflix个性化推荐架构[防断更微lxknumber1].pdf
-
26-总览推荐架构和搜索、广告的关系[防断更微lxknumber1].md
-
26-总览推荐架构和搜索、广告的关系[防断更微lxknumber1].mp3
-
26-总览推荐架构和搜索、广告的关系[防断更微lxknumber1].pdf
-
27-巧妇难为无米之炊:数据采集关键要素[防断更微lxknumber1].md
-
27-巧妇难为无米之炊:数据采集关键要素[防断更微lxknumber1].mp3
-
27-巧妇难为无米之炊:数据采集关键要素[防断更微lxknumber1].pdf
-
28-让你的推荐系统反应更快:实时推荐[防断更微lxknumber1].md
-
28-让你的推荐系统反应更快:实时推荐[防断更微lxknumber1].mp3
-
28-让你的推荐系统反应更快:实时推荐[防断更微lxknumber1].pdf
-
29-让数据驱动落地,你需要一个实验平台[防断更微lxknumber1].md
-
29-让数据驱动落地,你需要一个实验平台[防断更微lxknumber1].mp3
-
29-让数据驱动落地,你需要一个实验平台[防断更微lxknumber1].pdf
-
30-推荐系统服务化、存储选型及API设计[防断更微lxknumber1].md
-
30-推荐系统服务化、存储选型及API设计[防断更微lxknumber1].mp3
-
30-推荐系统服务化、存储选型及API设计[防断更微lxknumber1].pdf
-
31-推荐系统的测试方法及常用指标介绍[防断更微lxknumber1].md
-
31-推荐系统的测试方法及常用指标介绍[防断更微lxknumber1].mp3
-
31-推荐系统的测试方法及常用指标介绍[防断更微lxknumber1].pdf
-
32-道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防[防断更微lxknumber1].md
-
32-道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防[防断更微lxknumber1].mp3
-
32-道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防[防断更微lxknumber1].pdf
-
33-和推荐系统有关的开源工具及框架介绍[防断更微lxknumber1].md
-
33-和推荐系统有关的开源工具及框架介绍[防断更微lxknumber1].mp3
-
33-和推荐系统有关的开源工具及框架介绍[防断更微lxknumber1].pdf
-
34-推荐系统在互联网产品商业链条中的地位[防断更微lxknumber1].md
-
34-推荐系统在互联网产品商业链条中的地位[防断更微lxknumber1].mp3
-
34-推荐系统在互联网产品商业链条中的地位[防断更微lxknumber1].pdf
-
35-说说信息流的前世今生[防断更微lxknumber1].md
-
35-说说信息流的前世今生[防断更微lxknumber1].mp3
-
35-说说信息流的前世今生[防断更微lxknumber1].pdf
-
36-组建推荐团队及工程师的学习路径[防断更微lxknumber1].md
-
36-组建推荐团队及工程师的学习路径[防断更微lxknumber1].mp3
-
36-组建推荐团队及工程师的学习路径[防断更微lxknumber1].pdf
-
加餐-推荐系统的参考阅读[防断更微lxknumber1].md
-
加餐-推荐系统的参考阅读[防断更微lxknumber1].mp3
-
加餐-推荐系统的参考阅读[防断更微lxknumber1].pdf
-
结课测试-推荐系统的这些知识,你都掌握了吗?[防断更微lxknumber1].md
-
结课测试-推荐系统的这些知识,你都掌握了吗?[防断更微lxknumber1].pdf
-
结束语-遇“荐”之后,江湖再见[防断更微lxknumber1].md
-
结束语-遇“荐”之后,江湖再见[防断更微lxknumber1].mp3
-
结束语-遇“荐”之后,江湖再见[防断更微lxknumber1].pdf
-
开篇词-用知识去对抗技术不平等[防断更微lxknumber1].md
-
开篇词-用知识去对抗技术不平等[防断更微lxknumber1].mp3
-
开篇词-用知识去对抗技术不平等[防断更微lxknumber1].pdf
-
每天两小时,副业收入过万咨询+V.png
-
微信lxknumber1,避免失联、断更.png
-