51CTO 推荐系统实战系列

编辑点评

系统讲解推荐系统原理与实战，涵盖深度学习应用，适合数据科学和AI领域学习者。

⭐ 编辑推荐

本系列课程深入浅出地解析推荐系统，结合深度学习技术，从环境配置到模型构建，全面覆盖推荐系统实战。

✨ 课程亮点

课程目录

51CTO-推荐系统实战系列说明.png [493.5 KB]
55 环境配置与数据集介绍【】.mp4 [34.6 MB]
7 与深度学习的结合【】.mp4 [38.5 MB]
72 缺失值填充方法【】.mp4 [37.9 MB]
54 DNN模块与训练过程【】.mp4 [37.4 MB]
43 DeepFm整体架构解读【】.mp4 [14.5 MB]
30 数据库更改查询操作演示【】.mp4 [29.0 MB]
71 数据清洗概述【】.mp4 [53.1 MB]
1 课程简介【】.mp4 [52.8 MB]
13 目标函数简介【】.mp4 [11.8 MB]
50 一阶权重参数设计【】.mp4 [32.0 MB]
6 常用技术点分析【】.mp4 [21.5 MB]
81 得出推荐结果【】.mp4 [37.1 MB]
20 基于矩阵分解的音乐推荐【】.mp4 [85.7 MB]
26 Neo4j图数据库介绍【】.mp4 [47.4 MB]
58 模型测试集结果【】.mp4 [30.7 MB]
77 文本词频统计【】.mp4 [22.5 MB]
56 电影数据集预处理分析【】.mp4 [33.4 MB]
4 应用领域与多方位评估指标【】.mp4 [32.7 MB]
41 二阶公式推导与化简【】.mp4 [20.4 MB]
14 隐式情况分析【】.mp4 [13.7 MB]
32 kaggle电影数据集下载与配置【】.mp4 [42.9 MB]
49 Index与Value数据制作【】.mp4 [29.0 MB]
18 物品相似度计算与推荐【】.mp4 [73.8 MB]
46 数据集介绍与环境配置【】.mp4 [49.5 MB]
29 创建与删除操作演示【】.mp4 [26.7 MB]
47 广告点击数据预处理实例【】.mp4 [48.9 MB]
48 数据处理模块Embedding层【】.mp4 [32.1 MB]
38 CTR估计及其经典方法概述【】.mp4 [20.9 MB]
60 数据与环境配置介绍【】.mp4 [19.3 MB]
76 数据与任务介绍【】.mp4 [16.5 MB]
69 关键词云与直方图展示【】.mp4 [36.5 MB]
78 ngram结果可视化展示【】.mp4 [36.2 MB]
67 数据与环境配置【】.mp4 [61.9 MB]
2 推荐系统通俗解读【】.mp4 [21.0 MB]
25 数据获取分析【】.mp4 [37.5 MB]
24 金融与推荐领域的应用【】.mp4 [22.3 MB]
53 完成FM模块计算【】.mp4 [24.1 MB]
66 推荐结果分析【】.mp4 [31.8 MB]
36 图谱查询与匹配操作【】.mp4 [19.4 MB]
35 构建用户电影知识图谱【】.mp4 [52.6 MB]
31 知识图谱推荐系统效果演示【】.mp4 [23.2 MB]
61 数据科学相关数据介绍【】.mp4 [27.3 MB]
27 Neo4j数据库安装流程演示【】.mp4 [27.8 MB]
21 知识图谱通俗解读【】.mp4 [14.1 MB]
65 LDA主题模型效果演示【】.mp4 [45.1 MB]
8 协同过滤与矩阵分解简介【】.mp4 [11.3 MB]
44 输入层所需数据样例【】.mp4 [13.0 MB]
10 相似度计算与推荐实例【】.mp4 [15.2 MB]
3 推荐系统发展简介【】.mp4 [27.1 MB]
75 得出推荐结果【】.mp4 [53.7 MB]
39 高维特征带来的问题【】.mp4 [12.2 MB]
73 推荐引擎构造【】.mp4 [47.7 MB]
74 数据特征构造【】.mp4 [38.3 MB]
59 评估指标概述【】.mp4 [57.8 MB]
16 音乐推荐任务概述【】.mp4 [69.4 MB]
64 矩阵分解演示【】.mp4 [19.3 MB]
68 数据与关键词信息【】.mp4 [47.8 MB]
9 基于用户与商品的协同过滤【】.mp4 [18.3 MB]
5 任务流程与挑战概述【】.mp4 [35.7 MB]
23 知识图谱在医疗领域应用实例【】.mp4 [53.1 MB]
34 项目所需环境配置安装【】.mp4 [45.6 MB]
33 图谱需求与任务流程解读【】.mp4 [27.0 MB]
57 surprise工具包基本使用【】.mp4 [32.5 MB]
17 数据集整合【】.mp4 [50.7 MB]
52 特征组合方法实例分析【】.mp4 [46.9 MB]
28 可视化例子演示【】.mp4 [43.6 MB]
22 知识图谱在搜索引擎中的应用【】.mp4 [17.7 MB]
37 相似度计算与推荐引擎构建【】.mp4 [39.9 MB]
12 矩阵分解中的隐向量【】.mp4 [25.3 MB]
40 二项式特征的作用与挑战【】.mp4 [11.1 MB]
45 Embedding层的作用与总结【】.mp4 [21.5 MB]
63 TFIDF构建特征矩阵【】.mp4 [14.4 MB]
51 二阶特征构建方法【】.mp4 [28.3 MB]
11 矩阵分解的目的与效果【】.mp4 [20.1 MB]
62 文本数据预处理【】.mp4 [24.6 MB]

适合人群

• 数据科学家
• AI工程师
• 机器学习爱好者

🎯 学习收获

• 掌握推荐系统基本原理
• 学会使用深度学习技术进行推荐
• 提升数据分析和模型构建能力

🎉 祝您学习愉快！