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从算法到大厂就业级别项目讲解
从算法到大厂就业级别项目讲解 深度解析推荐系统算法与架构 编辑点评 系统讲解推荐系统算法原理，涵盖前沿技术，结合实际项目案例，助力大厂就业。 ⭐ 编辑推荐 本课程深入浅出地解析推荐系统算法，从基础到高级，助你掌握核心技术，提升就业竞争力。 ✨ 课程亮点 ✦ 推荐系统算法全解析 ✦ 前沿技术深度讲解
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从算法到大厂就业级别项目讲解
深度解析推荐系统算法与架构
编辑点评
系统讲解推荐系统算法原理，涵盖前沿技术，结合实际项目案例，助力大厂就业。
⭐ 编辑推荐
本课程深入浅出地解析推荐系统算法，从基础到高级，助你掌握核心技术，提升就业竞争力。
✨ 课程亮点
✦推荐系统算法全解析
✦前沿技术深度讲解
✦项目实战提升技能
课程目录
📁 PART218 集
- 10.2推荐结果显示.mp4 [38.6 MB]
- 8.3e璐績绠楁硶.mp4 [22.3 MB]
- 8.7机器学习中的EE关系.mp4 [14.1 MB]
- 10.5转化率偏置问题.mp4 [28.1 MB]
- 9.1推荐系统架构设计.mp4 [16.2 MB]
- 10.6召回技术的局限性.mp4 [48.2 MB]
- 9.6从离线到在线.mp4 [27.3 MB]
- 7.7系统监控.mp4 [19.5 MB]
- 8.2多臂老虎机问题.mp4 [27.9 MB]
- 9.2系统边界和外部依赖.mp4 [30.9 MB]
- 8.8推荐系统中的EE思考.mp4 [16.9 MB]
- 9.3离线层架构.mp4 [35.9 MB]
- 10.3相关性和因果性.mp4 [35.6 MB]
- 8.1多臂老虎机和EE问题.mp4 [23.0 MB]
- 9.7基于DSL的系统架构设计.mp4 [34.7 MB]
- 9.4在线层架构.mp4 [32.4 MB]
- 10.1推荐系统的挑战以及前沿发展.mp4 [37.1 MB]
- 9.5系统架构演进原则.mp4 [21.1 MB]
📁 PART144 集
- 4.8神经网络模型.mp4 [28.4 MB]
- 1.3推荐系统的技术演进.mp4 [34.8 MB]
- 7.3在线效果评测方法.mp4 [35.0 MB]
- 7.1常用评测指标.mp4 [47.6 MB]
- 5.4用户兴趣模型的简单方法.mp4 [19.7 MB]
- 1.2推荐系统的演化过程.mp4 [23.4 MB]
- 2.2机器学习的学习问题.mp4 [31.0 MB]
- 4.9行为数据文档化.mp4 [17.2 MB]
- 5.5用户兴趣模型的复杂方法.mp4 [16.9 MB]
- 3.8鍥炬ā鍨媏mbedding绠楁硶.mp4 [31.2 MB]
- 4.5概率隐语义模型pLSA.mp4 [23.8 MB]
- 3.1基于User的协同过滤算法.mp4 [23.4 MB]
- 3.2基于Item的协同过滤算法.mp4 [19.3 MB]
- 4.3词袋模型的拓展TF.mp4 [29.5 MB]
- 6.3模型效果评估.mp4 [38.5 MB]
- 7.2离线效果评测方法.mp4 [26.0 MB]
- 3.3物品相似度的算法实现.mp4 [44.6 MB]
- 3.4协同过滤算法的变种.mp4 [19.7 MB]
- 7.5更好更快的在线系统.mp4 [44.6 MB]
- 4.2词袋模型和向量空间模型.mp4 [21.5 MB]
- 6.4常用模型介绍.mp4 [32.2 MB]
- 2.6浜ゅ弶楠岃瘉.mp4 [11.1 MB]
- 7.4在线评测方法.mp4 [25.1 MB]
- 4.10行为序列数据文档化和向量化.mp4 [13.3 MB]
- 1.1课程简介.mp4 [11.9 MB]
- 6.2常用模型介绍.mp4 [18.3 MB]
- 6.1问题分析与目标定义.mp4 [26.9 MB]
- 2.7损失函数和正则化.mp4 [20.0 MB]
- 5.7用户兴趣模型的架构设计.mp4 [14.6 MB]
- 3.6反馈时效性优化.mp4 [26.8 MB]
- 6.5模型效果评估.mp4 [19.5 MB]
- 4.1推荐系统策略流程和核心问题.mp4 [14.1 MB]
- 1.4推荐系统的核心产品问题.mp4 [23.0 MB]
- 2.8鏈€浼樺寲鏂规硶.mp4 [17.9 MB]
- 5.2用户画像的价值准则.mp4 [16.1 MB]
- 3.5间隔时效性优化.mp4 [11.7 MB]
- 3.7随机游走算法.mp4 [20.2 MB]
- 2.9贝叶斯决策理论.mp4 [15.6 MB]
- 4.6生成式概率隐语义模型LDA.mp4 [17.3 MB]
- 6.6机器学习系统架构设计.mp4 [9.4 MB]
- 4.4闅愯涔夋ā鍨婰SA.mp4 [33.5 MB]
- 5.1推荐系统中的用户画像.mp4 [17.7 MB]
- 2.10总结如何构建自己的知识脉络.mp4 [11.3 MB]
- 5.6用户兴趣扩展.mp4 [17.1 MB]
📁 PART122 集
- 第6课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(三).mp4 [175.2 MB]
- 第16、17课时： 阿里口碑流量预测解决方案1.mp4 [90.1 MB]
- 说明.zip [484.0 B]
- 课程总结.mp4 [1.0 MB]
- 第13、14课时： 京东购买预估第3种解决方案.mp4 [242.1 MB]
- 第11、12课时： 京东购买预估第2种解决方案.mp4 [81.9 MB]
- 第22课时： 推荐系统方法讲解.mp4 [143.1 MB]
- 第9、10课时： 京东购买预估第1种解决方案.mp4 [224.0 MB]
- 第2课时 基本介绍.mp4 [7.0 MB]
- 第4课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(一).mp4 [121.6 MB]
- 第5课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(二).mp4 [57.9 MB]
- 第8课时： 项目介绍与说明.mp4 [12.8 MB]
- 第23课时： 音乐推荐系统数据解析.mp4 [91.6 MB]
- 第15课时： rossmann连锁商店销量预估解决方案.mp4 [210.6 MB]
- 第25课时： 用户行为序列建模的推荐系统.mp4 [49.7 MB]
- 第3课时 推荐系统基础.mp4 [289.7 MB]
- 第26课时： 电影推荐系统的构建（上）.mp4 [68.0 MB]
- 第1课时 L2阶段学习说明.mp4 [29.5 MB]
- 第20、21课时： 阿里口碑流量预测top方案PPT一览.mp4 [54.9 MB]
- 第18、19课时： 阿里口碑流量预测解决方案2.mp4 [130.0 MB]
- 第7课时 推荐系统实践书籍导读.mp4 [84.6 MB]
- 第24课时： 基于surprise的歌单推荐系统.mp4 [101.7 MB]
📁 PART28 集
- 第35课时： 推荐项目说明.mp4 [120.5 MB]
- 第28课时： 课程说明与wide_and_deep模型讲解.mp4 [131.2 MB]
- 第32课时 xDeepFM模型讲解.mp4 [133.4 MB]
- 第27课时： 电影推荐系统的构建（下）.mp4 [115.3 MB]
- 第33、34课时： 抖音推荐案例讲解.mp4 [208.2 MB]
- 第31课时： 抖音短视频理解与推荐案例背景.mp4 [42.0 MB]
- 第29课时： wide_and_deep模型示例.mp4 [88.5 MB]
- 第30课时： 使用wide_and_deep模型的youtube推荐系统.mp4 [70.9 MB]
适合人群
- 推荐系统爱好者
- 算法工程师
- 求职者
🎯 学习收获
- 掌握推荐系统核心算法
- 了解前沿技术动态
- 提升大厂就业竞争力
🎉 祝您学习愉快！
