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主页/IT编程----在更/极客时间2-在更/028.AI技术内参/03-推荐系统核心技术 (22讲)/

网盘目录系统教程
063丨简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型.html
063丨简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型.mp3
064丨简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型.html
064丨简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型.mp3
065丨简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型.html
065丨简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型.mp3
066丨基于隐变量的模型之一：矩阵分解.html
066丨基于隐变量的模型之一：矩阵分解.mp3
067丨基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解.html
067丨基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解.mp3
068丨基于隐变量的模型之三：分解机.html
068丨基于隐变量的模型之三：分解机.mp3
069丨高级推荐模型之一：张量分解模型.html
069丨高级推荐模型之一：张量分解模型.mp3
070丨高级推荐模型之二：协同矩阵分解.html
070丨高级推荐模型之二：协同矩阵分解.mp3
071丨高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.html
071丨高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.mp3
072丨推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.html
072丨推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.mp3
073丨推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.html
073丨推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.mp3
074丨推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.html
074丨推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.mp3
075丨推荐系统评测之一：传统线下评测.html
075丨推荐系统评测之一：传统线下评测.mp3
076丨推荐系统评测之二：线上评测.html
076丨推荐系统评测之二：线上评测.mp3
077丨推荐系统评测之三：无偏差估计.html
077丨推荐系统评测之三：无偏差估计.mp3
078丨现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构.html
078丨现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构.mp3
079丨现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统.html
079丨现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统.mp3
080丨现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈.html
080丨现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈.mp3
081丨基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.html
081丨基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.mp3
082丨基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.html
082丨基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.mp3
083丨基于深度学习的推荐模型之三：利用深度学习来扩展推荐系统.html
083丨基于深度学习的推荐模型之三：利用深度学习来扩展推荐系统.mp3
复盘 2丨推荐系统核心技术模块.html
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