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13 极客时间
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01-专栏课
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01-50
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37-AI技术内参
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03-推荐系统核心技术 (22讲)
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063丨简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型.html
063丨简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型.mp3
063丨简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型.pdf
064丨简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型.html
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064丨简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型.pdf
065丨简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型.html
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066丨基于隐变量的模型之一:矩阵分解.html
066丨基于隐变量的模型之一:矩阵分解.mp3
066丨基于隐变量的模型之一:矩阵分解.pdf
067丨基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解.html
067丨基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解.mp3
067丨基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解.pdf
068丨基于隐变量的模型之三:分解机.html
068丨基于隐变量的模型之三:分解机.mp3
068丨基于隐变量的模型之三:分解机.pdf
069丨高级推荐模型之一:张量分解模型.html
069丨高级推荐模型之一:张量分解模型.mp3
069丨高级推荐模型之一:张量分解模型.pdf
070丨高级推荐模型之二:协同矩阵分解.html
070丨高级推荐模型之二:协同矩阵分解.mp3
070丨高级推荐模型之二:协同矩阵分解.pdf
071丨高级推荐模型之三:优化复杂目标函数.html
071丨高级推荐模型之三:优化复杂目标函数.mp3
071丨高级推荐模型之三:优化复杂目标函数.pdf
072丨推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述.html
072丨推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述.mp3
072丨推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述.pdf
073丨推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法.html
073丨推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法.mp3
073丨推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法.pdf
074丨推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法.html
074丨推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法.mp3
074丨推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法.pdf
075丨推荐系统评测之一:传统线下评测.html
075丨推荐系统评测之一:传统线下评测.mp3
075丨推荐系统评测之一:传统线下评测.pdf
076丨推荐系统评测之二:线上评测.html
076丨推荐系统评测之二:线上评测.mp3
076丨推荐系统评测之二:线上评测.pdf
077丨推荐系统评测之三:无偏差估计.html
077丨推荐系统评测之三:无偏差估计.mp3
077丨推荐系统评测之三:无偏差估计.pdf
078丨现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构.html
078丨现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构.mp3
078丨现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构.pdf
079丨现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统.html
079丨现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统.mp3
079丨现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统.pdf
080丨现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈.html
080丨现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈.mp3
080丨现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈.pdf
081丨基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机.html
081丨基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机.mp3
081丨基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机.pdf
082丨基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统.html
082丨基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统.mp3
082丨基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统.pdf
083丨基于深度学习的推荐模型之三:利用深度学习来扩展推荐系统.html
083丨基于深度学习的推荐模型之三:利用深度学习来扩展推荐系统.mp3
083丨基于深度学习的推荐模型之三:利用深度学习来扩展推荐系统.pdf
复盘 2丨推荐系统核心技术模块.html
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