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• 强化学习与推荐系统-1.mp4
• 强化学习与推荐系统-2.mp4
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• 1.开篇介绍.mp4
• 2.课程概览.mp4
• 3.老师介绍.mp4
• 4.逻辑回归与梯度下降-1.mp4
• 5.逻辑回归与梯度下降-2.mp4
• 6.逻辑回归与梯度下降-3.mp4
• 7.神经网络.mp4
• 8.正规化.mp4
• 9.常用优化算法.mp4
• 1.指数分布.mp4
• 2.广义线性模型.mp4
• 3.贝叶斯估计与频率派估计.mp4
• 1.推荐架构与协同.mp4
• 2.推荐架构与协同.mp4
• 3.推荐架构与协同.mp4
• 4.推荐架构与协同.mp4
• 5.推荐架构与协同.mp4
• 6.推荐架构与协同.mp4
• 1.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4
• 2.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4
• 1.nlp技术内容画像的抽取.mp4
• 2.nlp技术内容画像的抽取.mp4
• 3.nlp技术内容画像的抽取.mp4
• 4.nlp技术内容画像的抽取.mp4
• 5.nlp技术内容画像的抽取.mp4
• 1.内容画像的抽取,构建实战1.mp4
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• 3.内容画像的抽取,构建实战1.mp4
• 1.用户画像与内容画像的关系,用途.mp4
• 2.用户画像与内容画像的关系,用途.mp4
• 3.用户画像与内容画像的关系,用途.mp4
• 4.用户画像与内容画像的关系,用途.mp4
• 1.Redis的搭建与使用.mp4
• 2.Redis的搭建与使用.mp4
• 1.传统match方法.mp4
• 2.传统match方法.mp4
• 3.传统match方法.mp4
• 4.传统match方法.mp4
• 1.NCF,GMF的实现.mp4
• 2.NCF,GMF的实现.mp4
• 1.深度match方法.mp4
• 2.深度match方法.mp4
• 3.深度match方法.mp4
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• 1.f深度match方法.mp4
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• lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-1.mp4
• lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-2.mp4
• lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-3.mp4
• lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-4.mp4
• lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-5.mp4
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• Review-2.mp4
• 推荐系统训练营-推荐系统工程师 - 带源码课件/
• Week 1:机器学习基础/
• Week 2:推荐系统基础/
• Week 3:内容画像与用户画像/
• Week 4:用户画 Week/
• Week 5:传统match方法/
• Week 6:深度match方法/
• Week 7:经典Ranking方法/
• Week 8: GraphEmbedding 大家族与用户行为构建/
• Week 9:引入sideinfo信息的图推荐,基于推理的图推荐/
• Week 10:深度Ranking模型等多个文件/
• Week 11:重排序与多目标学习/
• Week 12:热点文章实时召回/
• Week 13:多目标与用户多兴趣/
• Week 14:强化学习与推荐系统/
• 资料/
• 1.2 课程辅助内容/
• Week 2-2.1推荐系统基础/
• Week 2-2.2 课程辅助内容/
• 3.1内容画像与用户画像/
• 3.2 课程辅助内容/
• 4.1用户画像/
• 4.2 课程辅助内容/
• 第 5 章:Week 5-5.1传统match方法/
• 第 5 章:Week 5-5.2 课程辅助内容/
• Week 6-6.1深度match方法/
• Week 6-6.2 课程辅助内容/
• Week 10;深度Ranking模型/
• lecture/
• review/