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  • 1.1课程简介(平价资源站mmj4408).mp4
  • 1.2推荐系统的演化过程(平价资源站mmj4408).mp4
  • 1.3推荐系统的技术演进(平价资源站mmj4408).mp4
  • 1.4推荐系统的核心产品问题(平价资源站mmj4408).mp4
  • 2.10总结如何构建自己的知识脉络(平价资源站mmj4408).mp4
  • 2.1学习方法(平价资源站mmj4408).mp4
  • 2.2机器学习的学习问题(平价资源站mmj4408).mp4
  • 2.3假设集合(平价资源站mmj4408).mp4
  • 2.4VC维和Bias(平价资源站mmj4408).mp4
  • 2.5Bias(平价资源站mmj4408).mp4
  • 2.6交叉验证(平价资源站mmj4408).mp4
  • 2.7损失函数和正则化(平价资源站mmj4408).mp4
  • 2.8最优化方法(平价资源站mmj4408).mp4
  • 2.9贝叶斯决策理论(平价资源站mmj4408).mp4
  • 3.1基于User的协同过滤算法(平价资源站mmj4408).mp4
  • 3.2基于Item的协同过滤算法(平价资源站mmj4408).mp4
  • 3.3物品相似度的算法实现(平价资源站mmj4408).mp4
  • 3.4协同过滤算法的变种(平价资源站mmj4408).mp4
  • 3.5间隔时效性优化(平价资源站mmj4408).mp4
  • 3.6反馈时效性优化(平价资源站mmj4408).mp4
  • 3.7随机游走算法(平价资源站mmj4408).mp4
  • 3.8图模型embedding算法(平价资源站mmj4408).mp4
  • 4.10行为序列数据文档化和向量化(平价资源站mmj4408).mp4
  • 4.1推荐系统策略流程和核心问题(平价资源站mmj4408).mp4
  • 4.2词袋模型和向量空间模型(平价资源站mmj4408).mp4
  • 4.3词袋模型的拓展TF(平价资源站mmj4408).mp4
  • 4.4隐语义模型LSA(平价资源站mmj4408).mp4
  • 4.5概率隐语义模型pLSA(平价资源站mmj4408).mp4
  • 4.6生成式概率隐语义模型LDA(平价资源站mmj4408).mp4
  • 4.7LDA的应用实例(平价资源站mmj4408).mp4
  • 4.8神经网络模型(平价资源站mmj4408).mp4
  • 4.9行为数据文档化(平价资源站mmj4408).mp4
  • 5.1推荐系统中的用户画像(平价资源站mmj4408).mp4
  • 5.2用户画像的价值准则(平价资源站mmj4408).mp4
  • 5.3物品侧画像(平价资源站mmj4408).mp4
  • 5.4用户兴趣模型的简单方法(平价资源站mmj4408).mp4
  • 5.5用户兴趣模型的复杂方法(平价资源站mmj4408).mp4
  • 5.6用户兴趣扩展(平价资源站mmj4408).mp4
  • 5.7用户兴趣模型的架构设计(平价资源站mmj4408).mp4
  • 6.1问题分析与目标定义(平价资源站mmj4408).mp4
  • 6.2常用模型介绍(平价资源站mmj4408).mp4
  • 6.3模型效果评估(平价资源站mmj4408).mp4
  • 6.4常用模型介绍(平价资源站mmj4408).mp4
  • 6.5模型效果评估(平价资源站mmj4408).mp4
  • 6.6机器学习系统架构设计(平价资源站mmj4408).mp4
  • 7.1常用评测指标(平价资源站mmj4408).mp4
  • 7.2离线效果评测方法(平价资源站mmj4408).mp4
  • 7.3在线效果评测方法(平价资源站mmj4408).mp4
  • 7.4在线评测方法(平价资源站mmj4408).mp4
  • 7.5更好更快的在线系统(平价资源站mmj4408).mp4
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