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BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战,全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

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  • TA的每日心情
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2021-4-15 04:20:08 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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    【课程目录】

    第1章个忄生化推荐算法综述

    1-1个忄生化推荐算法综述
    1-2个忄生化召回算法综述

    第2章基于邻域的个忄生化召回算法LFM

    2-1LFM算法综述
    2-2LFM算法的理论基础与公式推导
    2-3基础工具函数的代码书写
    2-4LFM算法训练数据抽取
    2-5LFM模型训练
    2-6基于LFM的用户个忄生化推荐与推荐结果分析

    第3章基于图的个忄生化推荐召回算法personalrank

    3-1personalrank算法的背景与物理意义
    3-2personalrank算法的数学公式推导
    3-3代码构建用户物品二分图
    3-4代码实战personalrank算法的基础版本
    3-5代码实战personalrank算法矩阵版本

    第4章基于深度学习的个忄生化召回算法item2vec

    4-1item2vec算法的背景与物理意义
    4-2item2vec依赖模型word2vec之cbow数学原理介绍
    4-3item2vec依赖模型word2vec之skipgram数学原理介绍
    4-4代码生成item2vec模型所需训练数据
    4-5word2vec运行参数介绍与itemembedding
    4-6基于itembedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理

    第5章基于内容的推荐方法contentbased

    5-1contentbased算法理论知识介绍
    5-2contentbased算法代码实战之工具函数的书写
    5-3用户刻画与基于内容推荐的代码实战。

    第6章个忄生化召回算法总结与回顾

    6-1个忄生化召回算法总结与评估方法的介绍。

    第7章综述学习排序

    7-1学习排序综述

    第8章浅层排序模型逻辑回归

    8-1逻辑回归模型的背景知识介绍
    8-2逻辑回归模型的数学原理
    8-3样本选择与特征选择相关知识
    8-4代码实战LR之样本选择
    8-5代码实战LR之离散特征处理
    8-6代码实战LR之连续特征处理
    8-7LR模型的训练
    8-8LR模型在测试数据集上表现
    8-9LR模型训练之组合特征介绍

    第9章浅层排序模型gbdt

    9-1背景知识介绍之决策树
    9-2梯度提升树的数学原理与构建流程
    9-3xgboost数学原理介绍
    9-4gbdt与LR混合模型网络介绍
    9-5代码训练gbdt模型
    9-6gbdt模型最优参数选择
    9-7代码训练gbdt与LR混合模型
    9-8模型在测试数据集表现


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    海!外直播 v.ht/27777 禁闻视频 v.ht/99e99 据说天朝互联网大会来了50多国部长级高官,一看名单,最重要20国(G20)来了2个,最穷50国(联合国LDCs)来了19个.一群局域网用户凑在一起开世界互联网大会,笑死了   发表于 2023-6-7 02:49
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    发表于 2023-6-4 21:42:10 | 只看该作者
    正需要,支持楼主大人了!
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  • TA的每日心情
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    发表于 2023-11-23 10:04:33 | 只看该作者
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