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主页/12.1T区（在更）/04月/11.51CTO-推荐系统实战系列/

1 课程简介_ev.mp4
10 相似度计算与推荐实例.mp4
11 矩阵分解的目的与效果.mp4
12 矩阵分解中的隐向量.mp4
13 目标函数简介.mp4
14 隐式情况分析.mp4
15 Embedding的作用.mp4
16 音乐推荐任务概述.mp4
17 数据集整合.mp4
18 物品相似度计算与推荐.mp4
19 SVD矩阵分解.mp4
2 推荐系统通俗解读_ev.mp4
20 基于矩阵分解的音乐推荐.mp4
21 知识图谱通俗解读_ev.mp4
22 知识图谱在搜索引擎中的应用_ev.mp4
23 知识图谱在医疗领域应用实例_ev.mp4
24 金融与推荐领域的应用.mp4
25 数据获取分析.mp4
26 Neo4j图数据库介绍.mp4
27 Neo4j数据库安装流程演示.mp4
28 可视化例子演示.mp4
29 创建与删除操作演示.mp4
3 推荐系统发展简介_ev.mp4
30 数据库更改查询操作演示.mp4
31 知识图谱推荐系统效果演示.mp4
32 kaggle电影数据集下载与配置.mp4
33 图谱需求与任务流程解读.mp4
34 项目所需环境配置安装.mp4
35 构建用户电影知识图谱.mp4
36 图谱查询与匹配操作.mp4
37 相似度计算与推荐引擎构建.mp4
38 CTR估计及其经典方法概述.mp4
39 高维特征带来的问题.mp4
4 应用领域与多方位评估指标_ev.mp4
40 二项式特征的作用与挑战.mp4
41 二阶公式推导与化简.mp4
42 FM算法解析.mp4
43 DeepFm整体架构解读.mp4
44 输入层所需数据样例.mp4
45 Embedding层的作用与总结.mp4
46 数据集介绍与环境配置.mp4
47 广告点击数据预处理实例.mp4
48 数据处理模块Embedding层.mp4
49 Index与Value数据制作.mp4
5 任务流程与挑战概述_ev.mp4
50 一阶权重参数设计.mp4
51 二阶特征构建方法.mp4
52 特征组合方法实例分析.mp4
53 完成FM模块计算.mp4
54 DNN模块与训练过程.mp4
55 环境配置与数据集介绍.mp4
56 电影数据集预处理分析.mp4
57 surprise工具包基本使用.mp4
58 模型测试集结果.mp4
59 评估指标概述.mp4
6 常用技术点分析.mp4
60 数据与环境配置介绍.mp4
61 数据科学相关数据介绍.mp4
62 文本数据预处理_ev.mp4
63 TFIDF构建特征矩阵_ev.mp4
64 矩阵分解演示_ev.mp4
65 LDA主题模型效果演示.mp4
66 推荐结果分析.mp4
67 数据与环境配置.mp4
68 数据与关键词信息.mp4
69 关键词云与直方图展示.mp4
7 与深度学习的结合.mp4
70 特征可视化.mp4
71 数据清洗概述.mp4
72 缺失值填充方法.mp4
73 推荐引擎构造.mp4
74 数据特征构造.mp4
75 得出推荐结果.mp4
76 数据与任务介绍_ev.mp4
77 文本词频统计_ev.mp4
78 ngram结果可视化展示_ev.mp4
79 文本清洗_ev.mp4
8 协同过滤与矩阵分解简介.mp4
80 相似度计算_ev.mp4
81 得出推荐结果_ev.mp4
9 基于用户与商品的协同过滤.mp4

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