51CTO 推荐系统实战系列

星***

51CTO-推荐系统实战系列
　 62 文本数据预处理【】.mp4
　 70 特征可视化【】.mp4
　 15 Embedding的作用【】.mp4
　 11 矩阵分解的目的与效果【】.mp4
　 51 二阶特征构建方法【】.mp4
　 63 TFIDF构建特征矩阵【】.mp4
　 45 Embedding层的作用与总结【】.mp4
　 79 文本清洗【】.mp4
　 40 二项式特征的作用与挑战【】.mp4
　 12 矩阵分解中的隐向量【】.mp4
　 37 相似度计算与推荐引擎构建【】.mp4
　 22 知识图谱在搜索引擎中的应用【】.mp4
　 28 可视化例子演示【】.mp4
　 52 特征组合方法实例分析【】.mp4
　 17 数据集整合【】.mp4
　 57 surprise工具包基本使用【】.mp4
　 19 SVD矩阵分解【】.mp4
　 33 图谱需求与任务流程解读【】.mp4
　 34 项目所需环境配置安装【】.mp4
　 23 知识图谱在医疗领域应用实例【】.mp4
　 5 任务流程与挑战概述【】.mp4
　 9 基于用户与商品的协同过滤【】.mp4
　 68 数据与关键词信息【】.mp4
　 64 矩阵分解演示【】.mp4
　 16 音乐推荐任务概述【】.mp4
　 59 评估指标概述【】.mp4
　 74 数据特征构造【】.mp4
　 73 推荐引擎构造【】.mp4
　 80 相似度计算【】.mp4
　 39 高维特征带来的问题【】.mp4
　 75 得出推荐结果【】.mp4
　 3 推荐系统发展简介【】.mp4
　 10 相似度计算与推荐实例【】.mp4
　 44 输入层所需数据样例【】.mp4
　 8 协同过滤与矩阵分解简介【】.mp4
　 65 LDA主题模型效果演示【】.mp4
　 21 知识图谱通俗解读【】.mp4
　 27 Neo4j数据库安装流程演示【】.mp4
　 61 数据科学相关数据介绍【】.mp4
　 31 知识图谱推荐系统效果演示【】.mp4
　 35 构建用户电影知识图谱【】.mp4
　 36 图谱查询与匹配操作【】.mp4
　 66 推荐结果分析【】.mp4
　 53 完成FM模块计算【】.mp4
　 24 金融与推荐领域的应用【】.mp4
　 42 FM算法解析【】.mp4
　 25 数据获取分析【】.mp4
　 2 推荐系统通俗解读【】.mp4
　 67 数据与环境配置【】.mp4
　 78 ngram结果可视化展示【】.mp4
　 69 关键词云与直方图展示【】.mp4
　 76 数据与任务介绍【】.mp4
　 60 数据与环境配置介绍【】.mp4
　 38 CTR估计及其经典方法概述【】.mp4
　 48 数据处理模块Embedding层【】.mp4
　 47 广告点击数据预处理实例【】.mp4
　 29 创建与删除操作演示【】.mp4
　 46 数据集介绍与环境配置【】.mp4
　 18 物品相似度计算与推荐【】.mp4
　 49 Index与Value数据制作【】.mp4
　 32 kaggle电影数据集下载与配置【】.mp4
　 14 隐式情况分析【】.mp4
　 41 二阶公式推导与化简【】.mp4
　 4 应用领域与多方位评估指标【】.mp4
　 56 电影数据集预处理分析【】.mp4
　 77 文本词频统计【】.mp4
　 58 模型测试集结果【】.mp4
　 26 Neo4j图数据库介绍【】.mp4
　 20 基于矩阵分解的音乐推荐【】.mp4
　 81 得出推荐结果【】.mp4
　 6 常用技术点分析【】.mp4
　 50 一阶权重参数设计【】.mp4
　 13 目标函数简介【】.mp4
　 1 课程简介【】.mp4
　 71 数据清洗概述【】.mp4
　 30 数据库更改查询操作演示【】.mp4
　 43 DeepFm整体架构解读【】.mp4
　 54 DNN模块与训练过程【】.mp4
　 72 缺失值填充方法【】.mp4
　 7 与深度学习的结合【】.mp4
　 55 环境配置与数据集介绍【】.mp4

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老***

这个方向如果能持续复盘，应该会有不少机会。

Rav***

顶起，无脑就是顶