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大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)訓(xùn)練營(yíng)百度網(wǎng)盤(pán)

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大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)訓(xùn)練營(yíng)

大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)訓(xùn)練營(yíng)百度網(wǎng)盤(pán)插圖

資源簡(jiǎn)介:
課程來(lái)自于 推薦系統(tǒng)-小象學(xué)院-大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)訓(xùn)練營(yíng)

推薦系統(tǒng)是一個(gè)相當(dāng)火熱的研究方向,在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界都得到了大家的廣泛關(guān)注。希望通過(guò)此文,總結(jié)一些關(guān)于推薦系統(tǒng)領(lǐng)域相關(guān)的會(huì)議、知名學(xué)者,以及做科研常用的數(shù)據(jù)集、代碼庫(kù)等,一來(lái)算是對(duì)自己涉獵推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的整理和總結(jié),二來(lái)希望能夠幫助想入門(mén)推薦系統(tǒng)的童鞋們提供一個(gè)參考,希望能夠盡快上手推薦系統(tǒng),進(jìn)而更好更快的深入科研也好、工程也罷。

 

大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)訓(xùn)練營(yíng)百度網(wǎng)盤(pán)文件目錄
項(xiàng)目就業(yè)視頻

PART1

課程總結(jié).mp4

第1課時(shí) L2階段學(xué)習(xí)說(shuō)明.mp4

第2課時(shí) 基本介紹.mp4

第3課時(shí) 推薦系統(tǒng)基礎(chǔ).mp4

第4課時(shí) 推薦系統(tǒng)公司級(jí)別的架構(gòu)方法介紹(一).mp4

第5課時(shí) 推薦系統(tǒng)公司級(jí)別的架構(gòu)方法介紹(二).mp4

第6課時(shí) 推薦系統(tǒng)公司級(jí)別的架構(gòu)方法介紹(三).mp4

第7課時(shí) 推薦系統(tǒng)實(shí)踐書(shū)籍導(dǎo)讀.mp4

第8課時(shí): 項(xiàng)目介紹與說(shuō)明.mp4

第9、10課時(shí): 京東購(gòu)買(mǎi)預(yù)估第1種解決方案.mp4

第11、12課時(shí): 京東購(gòu)買(mǎi)預(yù)估第2種解決方案.mp4

第13、14課時(shí): 京東購(gòu)買(mǎi)預(yù)估第3種解決方案.mp4

第15課時(shí): rossmann連鎖商店銷(xiāo)量預(yù)估解決方案.mp4

第16、17課時(shí): 阿里口碑流量預(yù)測(cè)解決方案1.mp4

第18、19課時(shí): 阿里口碑流量預(yù)測(cè)解決方案2.mp4

第20、21課時(shí): 阿里口碑流量預(yù)測(cè)top方案PPT一覽.mp4

第22課時(shí): 推薦系統(tǒng)方法講解.mp4

第23課時(shí): 音樂(lè)推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)解析.mp4

第24課時(shí): 基于surprise的歌單推薦系統(tǒng).mp4

第25課時(shí): 用戶(hù)行為序列建模的推薦系統(tǒng).mp4

第26課時(shí): 電影推薦系統(tǒng)的構(gòu)建(上).mp4

PART2

第27課時(shí): 電影推薦系統(tǒng)的構(gòu)建(下).mp4

第28課時(shí): 課程說(shuō)明與wide_and_deep模型講解.mp4

第29課時(shí): wide_and_deep模型示例.mp4

第30課時(shí): 使用wide_and_deep模型的youtube推薦系統(tǒng).mp4

第31課時(shí): 抖音短視頻理解與推薦案例背景.mp4

第32課時(shí) xDeepFM模型講解.mp4

第33、34課時(shí): 抖音推薦案例講解.mp4

第35課時(shí): 推薦項(xiàng)目說(shuō)明.mp4

基礎(chǔ)視頻

PART1

README.txt

刀網(wǎng)地址發(fā)布頁(yè).url

1.3推薦系統(tǒng)的技術(shù)演進(jìn).mp4

1.4推薦系統(tǒng)的核心產(chǎn)品問(wèn)題.mp4

1.1課程簡(jiǎn)介.mp4

1.2推薦系統(tǒng)的演化過(guò)程.mp4

2.6交叉驗(yàn)證.mp4

2.3假設(shè)集合.mp4

2.8最優(yōu)化方法.mp4

2.7損失函數(shù)和正則化.mp4

2.9貝葉斯決策理論.mp4

2.1學(xué)習(xí)方法.mp4

2.4VC維和Bias.mp4

2.2機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)問(wèn)題.mp4

2.10總結(jié)如何構(gòu)建自己的知識(shí)脈絡(luò).mp4

2.5Bias.mp4

3.3物品相似度的算法實(shí)現(xiàn).mp4

3.1基于User的協(xié)同過(guò)濾算法.mp4

3.7隨機(jī)游走算法.mp4

3.2基于Item的協(xié)同過(guò)濾算法.mp4

3.6反饋時(shí)效性?xún)?yōu)化.mp4

3.4協(xié)同過(guò)濾算法的變種.mp4

3.5間隔時(shí)效性?xún)?yōu)化.mp4

3.8圖模型embedding算法.mp4

4.2詞袋模型和向量空間模型.mp4

4.7LDA的應(yīng)用實(shí)例.mp4

4.1推薦系統(tǒng)策略流程和核心問(wèn)題.mp4

4.8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.mp4

4.5概率隱語(yǔ)義模型pLSA.mp4

4.3詞袋模型的拓展TF.mp4

4.9行為數(shù)據(jù)文檔化.mp4

4.10行為序列數(shù)據(jù)文檔化和向量化.mp4

4.4隱語(yǔ)義模型LSA.mp4

4.6生成式概率隱語(yǔ)義模型LDA.mp4

5.1推薦系統(tǒng)中的用戶(hù)畫(huà)像.mp4

5.5用戶(hù)興趣模型的復(fù)雜方法.mp4

5.3物品側(cè)畫(huà)像.mp4

5.7用戶(hù)興趣模型的架構(gòu)設(shè)計(jì).mp4

5.2用戶(hù)畫(huà)像的價(jià)值準(zhǔn)則.mp4

5.4用戶(hù)興趣模型的簡(jiǎn)單方法.mp4

5.6用戶(hù)興趣擴(kuò)展.mp4

6.3模型效果評(píng)估.mp4

6.2常用模型介紹.mp4

6.4常用模型介紹.mp4

6.5模型效果評(píng)估.mp4

6.1問(wèn)題分析與目標(biāo)定義.mp4

6.6機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì).mp4

7.3在線效果評(píng)測(cè)方法.mp4

7.2離線效果評(píng)測(cè)方法.mp4

7.4在線評(píng)測(cè)方法.mp4

7.1常用評(píng)測(cè)指標(biāo).mp4

7.5更好更快的在線系統(tǒng).mp4

PART2

PART2

7.7系統(tǒng)監(jiān)控.mp4

7.6交叉實(shí)驗(yàn).mp4

8.1多臂老虎機(jī)和EE問(wèn)題.mp4

8.2多臂老虎機(jī)問(wèn)題.mp4

8.7機(jī)器學(xué)習(xí)中的EE關(guān)系.mp4

8.8推薦系統(tǒng)中的EE思考.mp4

8.5湯普森采樣.mp4

8.4UCB算法.mp4

8.3e貪心算法.mp4

8.6LinUCB.mp4

9.6從離線到在線.mp4

9.4在線層架構(gòu).mp4

9.1推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì).mp4

9.5系統(tǒng)架構(gòu)演進(jìn)原則.mp4

9.7基于DSL的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì).mp4

9.3離線層架構(gòu).mp4

9.2系統(tǒng)邊界和外部依賴(lài).mp4

10.1推薦系統(tǒng)的挑戰(zhàn)以及前沿發(fā)展.mp4

10.6召回技術(shù)的局限性.mp4

10.4信息繭房.mp4

10.3相關(guān)性和因果性.mp4

10.7總結(jié).mp4

10.2推薦結(jié)果顯示.mp4

10.5轉(zhuǎn)化率偏置問(wèn)題.mp4

2.9貝葉斯決策理論[00-10-14][20230228-232012472].jpg

5.6用戶(hù)興趣擴(kuò)展[00-07-58][20230228-231908807].jpg

8.8推薦系統(tǒng)中的EE思考[00-06-11][20230228-231828429].jpg

10.5轉(zhuǎn)化率偏置問(wèn)題[00-14-20][20230228-231838504].jpg

10.6召回技術(shù)的局限性[00-20-20][20230228-231844900].jpg

第22課時(shí): 推薦系統(tǒng)方法講解[00-37-57][20230228-23203509].jpg

第32課時(shí) xDeepFM模型講解[00-08-06][20230228-232044704].jpg

第32課時(shí) xDeepFM模型講解[00-17-32][20230228-232048880].jpg


大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)訓(xùn)練營(yíng)百度網(wǎng)盤(pán)

大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)訓(xùn)練營(yíng)百度網(wǎng)盤(pán)插圖1

軟考高級(jí)-系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)師高級(jí)實(shí)踐課程

軟考高級(jí)-系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)師高級(jí)實(shí)踐課程

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