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17､ 机器学习-推荐系统
17､ 机器学习-推荐系统 深度解析推荐系统原理与实现 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
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17､ 机器学习-推荐系统
深度解析推荐系统原理与实现
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
✦系统讲解推荐系统原理
✦Tensorflow实践构建推荐系统
✦涵盖协同过滤、隐语义模型等核心算法
课程目录
章节1-推荐系统工作原理8 集
- 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3 集
- 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4 集
- 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！
