推荐系统实战系列 中阶

掌握推荐系统经典算法及其实现方法,熟练使用Python构建各大推荐引擎

4.8分 课程好评榜    第1 更新: 2020/09/25

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663 学习人数 11小时55分钟 82课时
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唐宇迪

讲师评分:4.8 82门 课程 272万 次学习

同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联...

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  • 课程介绍
  • 课程大纲
  • 学员评价
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  • 学习路径

学完本课程,您将掌握:

  • 掌握推荐系统经典算法及其应用实例
  • 熟练使用Python构建推荐系统引擎
  • 熟练处理用户行为数据构建推荐模型
  • 熟练使用图数据构建推荐算法

适合人群:

人工智能方向的同学们

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独学而无友,则孤陋而寡闻。 与良师益友,一起交流学习。

学习计划:

按照课程顺序学习即可,逐级挑战

课程目标:

掌握推荐系统经典算法及其实现方法,熟练使用Python构建各大推荐引擎

课程简介:

推荐系统实战系列课程旨在帮助同学们快速掌握推荐系统领域常用算法及其建模应用实例。全程基于Python及其开源工具实战演示各大推荐引擎构建方法,基于真实数据集进行建模与应用实战。整体风格通俗易懂,适合入门与进阶的同学们加入学习,提供课程所需全部PPT,数据,代码。

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课程大纲

资料下载
  • 第1章 推荐系统介绍及其应用

    1小时1分钟7节

  • 1-1

    课程简介 课程简介

    「仅限付费用户」点击下载“数据代码.txt”

    [08:52] 开始学习
  • 1-2

    推荐系统通俗解读 推荐系统通俗解读

    [07:36] 开始学习
  • 1-3

    推荐系统发展简介 推荐系统发展简介

    [09:23] 开始学习
  • 1-4

    应用领域与多方位评估指标 应用领域与多方位评估指标

    [09:02] 开始学习
  • 1-5

    任务流程与挑战概述 任务流程与挑战概述

    [10:35] 开始学习
  • 1-6

    常用技术点分析 常用技术点分析

    [06:54] 开始学习
  • 1-7

    与深度学习的结合 与深度学习的结合

    [08:44] 开始学习
  • 第2章 协同过滤与矩阵分解

    52分钟8节

  • 2-1

    协同过滤与矩阵分解简介 协同过滤与矩阵分解简介

    [04:36] 开始学习
  • 2-2

    基于用户与商品的协同过滤 基于用户与商品的协同过滤

    [08:15] 开始学习
  • 2-3

    相似度计算与推荐实例 相似度计算与推荐实例

    [06:19] 开始学习
  • 2-4

    矩阵分解的目的与效果 矩阵分解的目的与效果

    [09:00] 开始学习
  • 2-5

    矩阵分解中的隐向量 矩阵分解中的隐向量

    [09:18] 开始学习
  • 2-6

    目标函数简介 目标函数简介

    [05:18] 开始学习
  • 2-7

    隐式情况分析 隐式情况分析

    [05:53] 开始学习
  • 2-8

    Embedding的作用 Embedding的作用

    [04:08] 开始学习
  • 第3章 音乐推荐系统实战

    1小时30分钟6节

  • 3-1

    音乐推荐任务概述 音乐推荐任务概述

    [17:35] 开始学习
  • 3-2

    数据集整合 数据集整合

    [08:19] 开始学习
  • 3-3

    物品相似度计算与推荐 物品相似度计算与推荐

    [19:14] 开始学习
  • 3-4

    基于物品的协同过滤 基于物品的协同过滤

    [13:18] 开始学习
  • 3-5

    SVD矩阵分解 SVD矩阵分解

    [16:54] 开始学习
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学员评分

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