响木课堂-响木SVIP目录-【待整理】合集/待整理11/Python数据挖掘与深度学习系列-行业案例版/4、推荐系统_ Python数据分析行业案例课程4

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10_2_2-推荐系统中的一些基础模型.mp4
11_2_3-电影评分数据集简介.mp4
12_2_4-云音乐数据集简介.mp4
13_2_5-云音乐数据集的预处理.mp4
14_3_1-Suprise包简介.mp4
15_3_2-Surpise包实战：读取数据.mp4
16_3_3-Surpise包实战：数据拆分.mp4
17_3_4-Surpise包实战：模型的拟合与评估.mp4
18_3_5-Surpise包实战：将结果用于推荐.mp4
19_4_1-协同过滤概述.mp4
1_1_1-推荐系统课程内容介绍.mp4
20_4_-2-ItemCF方法.mp4
21_4_3-UserCF方法.mp4
22_4_4【复习】KNN的基本原理.mp4
23_4_5-ML100k案例：筛选算法框架.mp4
24_4_6-ML100k案例：模型参数调优.mp4
25_4_7-ML100k案例：将结果用于推荐.mp4
26_5_1【复习】主成分分析的基本原理[.mp4
27_5_2-SVD的基本原理.mp4
28_5_3-如何将SVD用于推荐系统.mp4
29_5_4-SVD++与NMF简介.mp4
2_1_2-为什么会出现推荐系统.mp4
30_5_5-SVD案例.mp4
31_6_1-CB类方法的基本原理.mp4
32_6_2【复习】词袋模型.mp4
33_6_3【复习】用sklearn生成文档-词条矩阵.mp4
34_6_4-ML案例：基于词频矩阵实现.mp4
35_6_5【复习】关键词提取的基本思路.mp4
36_6_6【复习】TF-IDF算法.mp4
37_6_7-ML案例：基于TF-IDF实现.mp4
38_7_1-如何将文本挖掘技术和内容推荐相结合.mp4
39_7_2【复习】分词原理简介.mp4
3_1_3-推荐系统的常见形式.mp4
40_7_3【复习】结巴分词的基本用法.mp4
41_7_4【复习】使用自定义词典和搜狗细胞词库.mp4
42_7_5【复习】去除停用词.mp4
43_7_6-云音乐案例：基于词袋模型进行推荐.mp4
44_7_7【复习】从词袋模型到N-gram模型.mp4
45_7_8【复习】文本信息的分布式表示.mp4
46_7_9【复习】共现矩阵.mp4
47_7_10【复习】NNLM模型的突破.mp4
48_7_11【复习】word2vec一出，满座皆惊.mp4
49_7_12【复习】文档相似度的doc2vec实现.mp4
4_1_4-推荐系统算法的基本思路.mp4
50_7_13-云音乐案例：基于词向量模型进行推荐.mp4
51_8_1-如何基于列表序列进行推荐.mp4
52_8_2【复习】关联分析的数据格式与结果格式.mp4
53_8_3【复习】Apriori算法的原理与实现.mp4
54_8_4-云音乐案例：基于关联分析进行推荐.mp4
55_8_5【复习】词条相似度：word2vec训练.mp4
56_8_6【复习】词条相似度：word2vec应用.mp4
57_8_7-云音乐案例：基于词向量模型进行推荐.mp4
58_9_1【复习】聚类分析概述.mp4
59_9_2【复习】聚类分析的方法分类.mp4
5_1_5-推荐系统评测的三大步骤.mp4
60_9_3【复习】BIRCH聚类.mp4
61_9_4-聚类分析在推荐系统中的应用思路.mp4
62_9_5-云音乐案例：数据准备.mp4
63_9_6-云音乐案例：具体建模操作.mp4
64_10_1-冷启动概述.mp4
65_10_2-用户冷启动的实现案例.mp4
66_10_3-物品冷启动的实现案例.mp4
6_1_6-怎样才能算一个好的推荐系统？.mp4
7_1_7-推荐系统的评估：准确率.mp4
8_1_8-推荐系统的评估：其余指标.mp4
9_2_1-荐系统常用的相似度指标.mp4

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