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  • 01_内容介绍.ev4.mp4
  • 02_推荐系统概念.ev4.mp4
  • 03_推荐和web区别.ev4.mp4
  • 04_大数据lambda架构介绍.ev4.mp4
  • 05_推荐算法架构.ev4.mp4
  • 06_推荐整体流程说明.ev4.mp4
  • 07_推荐模型构建流程.ev4.mp4
  • 08_协同过滤的基本思路.ev4.mp4
  • 09_相似度计算的方法.ev4.mp4
  • 10_协同过滤通过杰卡德相似度计算推荐结果案例.ev4.mp4
  • 11_协同过滤_连续评分数据通过皮尔逊相关系数计算相似度.ev4.mp4
  • 12_基于模型的协同过滤算法.ev4.mp4
  • 13_基于模型的推荐算法_矩阵分解.ev4.mp4
  • 14_推荐系统的评估_准确性和覆盖率.ev4.mp4
  • 15_推荐系统的评估_探索与利用问题.ev4.mp4
  • 16_推荐系统的评估实践.ev4.mp4
  • 17_推荐系统的冷启动_用户冷启动.ev4.mp4
  • 18_推荐系统的冷启动_物品冷启动和系统冷启动.ev4.mp4
  • 19_基于内容推荐介绍.ev4.mp4
  • 20_基于内容推荐和基于物品协同过滤区别.ev4.mp4
  • 21_电影评分预测案例_思路分析.ev4.mp4
  • 22_电影评分预测案例_关键代码实现.ev4.mp4
  • 23_电影评分预测案例_基于物品的协同过滤.ev4.mp4
  • 24_内容回顾.ev4.mp4

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