mksz297 - BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战（可用于毕设）

星***

mksz297-BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战（可用于毕设）
　 第11章
　 第08章
　 第04章
　 第09章
　 第07章
　 第03章
　 资料
　 第12章
　 第02章
　 第05章
　 第01章
　 第10章
　 第06章
　　 11-1 学习排序部分总结与回顾-.mp4
　　 9-5 代码训练gbdt模型-.mp4
　　 9-6 gbdt模型最优参数选择-.mp4
　　 9-3 xgboost数学原理介绍-.mp4
　　 9-2 梯度提升树的数学原理与构建流程-.mp4
　　 9-8 模型在测试数据集表现 上-.mp4
　　 9-9 模型在测试数据集表现 下-.mp4
　　 9-7 代码训练gbdt与lr混合模型-.mp4
　　 9-4 gbdt与lr混合模型网络介绍-.mp4
　　 9-1 背景知识介绍之决策树-.mp4
　　 8-9 lr模型在测试数据集上表现-下-.mp4
　　 8-8 lr模型在测试数据集上表现-上-.mp4
　　 8-7 lr模型的训练-.mp4
　　 8-4 代码实战lr之样本选择-.mp4
　　 8-6 代码实战lr之连续特征处理-.mp4
　　 8-5 代码实战lr之离散特征处理-.mp4
　　 8-1 逻辑回归模型的背景知识介绍-.mp4
　　 8-3 样本选择与特征选择相关知识-.mp4
　　 8-10 lr模型训练之组合特征介绍-.mp4
　　 8-2 逻辑回归模型的数学原理-.mp4
　　 4-4 代码生成item2vec模型所需训练数据-.mp4
　　 4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理-1.mp4
　　 4-5 word2vec运行参数介绍与item embedding-.mp4
　　 4-3 item2vec依赖模型word2vec之skip gram数学原理介绍-.mp4
　　 4-1 item2vec算法的背景与物理意义-.mp4
　　 4-2 item2vec依赖模型word2vec之cbow数学原理介绍-.mp4
　　 4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理-2.mp4
　　 12-1 个性化推荐算法实战课程总结与回顾-.mp4
　　 personal_recommendation
　　 个性化推荐算法实战
　　 7-1 学习排序综述-.mp4
　　 3-2 personal rank 算法的数学公式推导-.mp4
　　 3-7 代码实战personal rank算法的矩阵版本下-2-.mp4
　　 3-4 代码实战personal rank算法的基础版本-.mp4
　　 3-3 代码构建用户物品二分图-.mp4
　　 3-6 代码实战personal rank算法的矩阵版本下 -1-.mp4
　　 3-5 代码实战personal rank算法矩阵版本上-.mp4
　　 3-1 personal rank算法的背景与物理意义-.mp4
　　 5-1 content based算法理论知识介绍-.mp4
　　 5-2 content based算法代码实战之工具函数的书写-.mp4
　　 5-3 用户刻画与基于内容推荐的代码实战。-.mp4
　　 10-6 wd模型的训练与模型在测试数据集上的表现-.mp4
　　 10-1 背景知识介绍之什么是深度学习-.mp4
　　 10-3 wide and deep网络结构与数学原理介绍-.mp4
　　 10-2 dnn网络结构与反向传播算法-.mp4
　　 10-5 代码实战wd模型之模型对象的构建-.mp4
　　 10-4 .代码实战wd模型之wide侧与deep侧特征构建-.mp4
　　 1-1 个性化推荐算法综述-.mp4
　　 1-2 个性化召回算法综述-.mp4
　　 2-5 lfm模型训练-.mp4
　　 2-3 基础工具函数的代码书写-.mp4
　　 2-4 lfm算法训练数据抽取-.mp4
　　 2-6 基于lfm的用户个性化推荐与推荐结果分析-.mp4
　　 2-2 lfm算法的理论基础与公式推导-.mp4
　　 2-1 lfm算法综述-.mp4
　　 6-1 个性化召回算法总结与评估方法的介绍。-.mp4
　　　 Item2Vec
　　　 ContentBased
　　　 index.html
　　　 Chapter8.pdf
　　　 chapter2.pdf
　　　 Chapter7.pdf
　　　 Chapter1.pdf
　　　 Chapter11.pdf
　　　 chapter3(1) .pdf
　　　 Chapter12.pdf
　　　 chapter3.pdf
　　　 chapter4.pdf
　　　 Chapter10.pdf
　　　 chapter5.pdf
　　　 Chapter6.pdf
　　　 Chapter9.pdf
　　　　 bin
　　　　 data
　　　　 README.md
　　　　 ReadMe
　　　　 production
　　　　 util
　　　　 README.md
　　　　　 word2vec
　　　　　 content_based.py
　　　　　 __init__.py
　　　　　 read.py
　　　　　 item_vec_bk.txt
　　　　　 item_vec.txt
　　　　　 movies.txt

下载地址:

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复