老唐推荐系统视频教程

编辑点评

系统讲解推荐系统原理，结合Tensorflow和Surprise库实践，适合对推荐系统感兴趣的数据科学家。

⭐ 编辑推荐

从推荐系统工作原理出发，深入浅出讲解Tensorflow和Surprise库的使用，构建实际推荐系统。

✨ 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
│ ├─02推荐系统应用.mp4
│ ├─03数据,代码下载.zip
│ ├─04推荐系统要完成的任务.mp4
│ ├─06基于用户的协同过滤.mp4
│ ├─07基于物品的协同过滤.mp4
│ ├─09隐语义模型求解.mp4
│ ├─10模型评估标准.mp4
├─章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型
│ ├─11Surprise库与数据简介.mp4
│ ├─12Surprise库使用方法.mp4
│ ├─13得出推荐商品结果.mp4
├─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
│ ├─15模型架构.mp4
│ ├─16损失函数定义.mp4
│ ├─17训练网络.mp4

适合人群

• 数据科学家
• 对推荐系统感兴趣的开发者
• 机器学习爱好者

🎯 学习收获

• 掌握推荐系统原理
• 学会使用Tensorflow和Surprise库
• 构建自己的推荐系统

🎉 祝您学习愉快！