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老唐推荐系统视频教程
目录
├─章节1-推荐系统工作原理* V/ P: G. g7 y* q: w1 H7 h7 e
│ ├─01系列课程概述.mp4& h: L6 ^* C" }1 U
│ ├─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
│ ├─05相似度计算.mp45 @6 F# f( C6 _ @! l$ P9 j
│ ├─06基于用户的协同过滤.mp4. E+ ~4 ]8 g' |) d& R8 E
│ ├─07基于物品的协同过滤.mp4
│ ├─08隐语义模型.mp4- |+ q0 l: q( F0 \
│ ├─09隐语义模型求解.mp4
│ ├─10模型评估标准.mp4& z% b3 ?. A9 U a5 c2 L
├─章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型9 k+ E2 o9 D+ L
│ ├─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: k6 w- Y, q: S5 u# w& }6 {
├─章节3-使用Surprise库建立推荐系统
│ ├─14使用Tensorflow构建隐语义模型.mp46 Y! z7 A l4 D6 j. V: O% V ~
│ ├─15模型架构.mp4
│ ├─16损失函数定义.mp4 J1 K, C! z( z/ ~2 o
│ ├─17训练网络.mp4
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