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157-深度学习推荐系统实战
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06-推荐模型篇 (12讲)
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15丨 协同过滤:最经典的推荐模型,我们应该掌握什么?.html
15丨 协同过滤:最经典的推荐模型,我们应该掌握什么?.m4a
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16丨 深度学习革命:深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的?.html
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17 _ Embedding+MLP:如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型?.html
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17丨Embedding+MLP:如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型?.m4a
18|Wide&Deep:怎样让你的模型既有想象力又有记忆力?.html
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19|NeuralCF:如何用深度学习改造协同过滤?.html
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19丨NeuralCF:如何用深度学习改造协同过滤?.m4a
20 _ DeepFM:如何让你的模型更好地处理特征交叉?.html
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20丨DeepFM:如何让你的模型更好地处理特征交叉?.m4a
21|注意力机制、兴趣演化:推荐系统如何抓住用户的心?.html
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21丨注意力机制、兴趣演化:推荐系统如何抓住用户的心?.m4a
22|强化学习:让推荐系统像智能机器人一样自主学习.html
22|强化学习:让推荐系统像智能机器人一样自主学习.pdf
22丨强化学习:让推荐系统像智能机器人一样自主学习.m4a
23| 实战:如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能?.html
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23丨实战:如何用深度学习模型实现SparrowRecSys的个性化推荐功能?.m4a
模型实战准备(二) _ 模型特征、训练样本的处理.html
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模型实战准备(二)丨模型特征、训练样本的处理.m4a
模型实战准备(一)丨 TensorFlow入门和环境配置.html
模型实战准备(一)丨 TensorFlow入门和环境配置.m4a
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特别加餐 _ “银弹”不可靠,最优的模型结构该怎么找?.html
特别加餐 _ “银弹”不可靠,最优的模型结构该怎么找?.pdf
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