mksz297 – BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战（可用于毕设）

📁 mksz297-BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战（可用于毕设）
📁 第11章
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📁 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
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