17､ 机器学习-推荐系统

编辑点评

系统讲解推荐系统工作原理，从基础到高级，涵盖协同过滤、隐语义模型等，适合对推荐系统感兴趣的初学者和进阶者。

⭐ 编辑推荐

本课程深入浅出地讲解推荐系统原理，通过Tensorflow和Surprise库实践构建推荐系统，掌握推荐系统核心算法。

✨ 课程亮点

课程目录

📁 章节1-推荐系统工作原理
01系列课程概述.mp4 [7.9M]
02推荐系统应用.mp4 [32.7M]
03数据,代码下载（点击参考资料下载）.zip [182B]
04推荐系统要完成的任务.mp4 [17.4M]
06基于用户的协同过滤.mp4 [24M]
07基于物品的协同过滤.mp4 [36.4M]
09隐语义模型求解.mp4 [26.8M]
10模型评估标准.mp4 [17.5M]
📁 章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型
11Surprise库与数据简介.mp4 [34.2M]
12Surprise库使用方法.mp4 [43.3M]
13得出推荐商品结果.mp4 [63.3M]
📁 章节3-使用Surprise库建立推荐系统
14使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4 [46.6M]
15模型架构【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [51.3M]
16损失函数定义.mp4 [51.8M]
17训练网络.mp4 [74.7M]

适合人群

• 机器学习初学者
• 推荐系统爱好者
• 算法工程师

🎯 学习收获

• 掌握推荐系统工作原理
• 学会使用Tensorflow和Surprise库
• 具备构建推荐系统的能力

🎉 祝您学习愉快！