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网易云课堂 唐宇迪 推荐系统实战系列(Python)
〖课程目录〗:
网易云课堂 唐宇迪 推荐系统实战系列(Python)--298
├──章节1 推荐系统介绍及其应用
| ├──1-1 课程简介.txt
| ├──1-2 推荐系统通俗解读.mp4 12.56M
| ├──1-3 推荐系统发展简介.mp4 16.06M
| ├──1-4 应用领域与多方位评估指标.mp4 16.37M
| ├──1-5 任务流程与挑战概述.mp4 18.34M
| ├──1-6 常用技术点分析.mp4 11.55M
| ├──1-7 与深度学习的结合.mp4 16.11M
| └──1-8 课程所需PPT、数据、代码下载（网页登录）.pdf 171.34kb
├──章节10 基于统计分析的电影推荐
| ├──10-1 数据与环境配置.mp4 32.63M
| ├──10-2 数据与关键词信息.mp4 88.13M
| ├──10-3 关键词云与直方图展示.mp4 23.85M
| ├──10-4 特征可视化.mp4 21.71M
| ├──10-5 数据清洗概述.mp4 28.34M
| ├──10-6 缺失值填充方法.mp4 20.52M
| ├──10-7 推荐引擎构造.mp4 63.53M
| ├──10-8 数据特征构造.mp4 20.08M
| └──10-9 得出推荐结果.mp4 26.87M
├──章节11 补充-基于相似度的酒店推荐系统
| ├──11-1 数据与任务介绍.mp4 72.41M
| ├──11-2 文本词频统计.mp4 78.45M
| ├──11-3 ngram结果可视化展示.mp4 131.81M
| ├──11-4 文本清洗.mp4 100.30M
| ├──11-5 相似度计算.mp4 123.90M
| └──11-6 得出推荐结果.mp4 124.07M
├──章节2 协同过滤与矩阵分解
| ├──2-1 协同过滤与矩阵分解简介.mp4 7.70M
| ├──2-2 基于用户与商品的协同过滤.mp4 48.54M
| ├──2-3 相似度计算与推荐实例.mp4 47.18M
| ├──2-4 矩阵分解的目的与效果.mp4 54.26M
| ├──2-5 矩阵分解中的隐向量.mp4 75.92M
| ├──2-6 目标函数简介.mp4 33.27M
| ├──2-7 隐式情况分析.mp4 36.38M
| └──2-8 Embedding的作用.mp4 23.84M
├──章节3 音乐推荐系统实战
| ├──3-1 音乐推荐任务概述.mp4 39.33M
| ├──3-2 数据集整合.mp4 27.35M
| ├──3-3 基于物品的协同过滤.mp4 34.24M
| ├──3-4 物品相似度计算与推荐.mp4 39.71M
| ├──3-5 SVD矩阵分解.mp4 118.05M
| └──3-6 基于矩阵分解的音乐推荐.mp4 42.77M
├──章节4 知识图谱与Neo4j数据库实例
| ├──4-1 知识图谱通俗解读.mp4 13.88M
| ├──4-10 数据库更改查询操作演示.mp4 16.46M
| ├──4-2 知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4 16.11M
| ├──4-3 知识图谱在医疗领域应用实例.mp4 137.79M
| ├──4-4 金融与推荐领域的应用.mp4 14.58M
| ├──4-5 数据获取分析.mp4 65.22M
| ├──4-6 Neo4j图数据库介绍.mp4 25.94M
| ├──4-7 Neo4j数据库安装流程演示.mp4 15.35M
| ├──4-8 可视化例子演示.mp4 22.75M
| └──4-9 创建与删除操作演示.mp4 31.05M
├──章节5 基于知识图谱的电影推荐实战
| ├──5-1 知识图谱推荐系统效果演示.mp4 15.74M
| ├──5-2 kaggle电影数据集下载与配置.mp4 147.31M
| ├──5-3 图谱需求与任务流程解读.mp4 76.11M
| ├──5-4 项目所需环境配置安装.mp4 119.97M
| ├──5-5 构建用户电影知识图谱.mp4 148.89M
| ├──5-6 图谱查询与匹配操作.mp4 57.75M
| └──5-7 相似度计算与推荐引擎构建.mp4 107.16M
├──章节6 点击率估计FM与DeepFM算法
| ├──6-1 CTR估计及其经典方法概述.mp4 21.34M
| ├──6-2 高维特征带来的问题.mp4 8.24M
| ├──6-3 二项式特征的作用与挑战.mp4 12.35M
| ├──6-4 二阶公式推导与化简.mp4 55.05M
| ├──6-5 FM算法解析.mp4 50.31M
| ├──6-6 DeepFm整体架构解读.mp4 27.70M
| ├──6-7 输入层所需数据样例.mp4 9.34M
| └──6-8 Embedding层的作用与总结.mp4 14.83M
├──章节7 DeepFM算法实战
| ├──7-1 数据集介绍与环境配置.mp4 27.02M
| ├──7-2 广告点击数据预处理实例.mp4 62.50M
| ├──7-3 数据处理模块Embedding层.mp4 39.48M
| ├──7-4 Index与Value数据制作.mp4 64.09M
| ├──7-5 一阶权重参数设计.mp4 38.29M
| ├──7-6 二阶特征构建方法.mp4 16.15M
| ├──7-7 特征组合方法实例分析.mp4 23.64M
| ├──7-8 完成FM模块计算.mp4 12.65M
| └──7-9 DNN模块与训练过程.mp4 48.43M
├──章节8 推荐系统常用工具包演示
| ├──8-1 环境配置与数据集介绍.mp4 83.70M
| ├──8-2 电影数据集预处理分析.mp4 93.81M
| ├──8-3 surprise工具包基本使用.mp4 84.93M
| ├──8-4 模型测试集结果.mp4 95.11M
| └──8-5 评估指标概述.mp4 130.74M
└──章节9 基于文本数据的推荐实例
| ├──9-1 数据与环境配置介绍.mp4 10.36M
| ├──9-2 数据科学相关数据介绍.mp4 15.51M
| ├──9-3 文本数据预处理.mp4 17.52M
| ├──9-4 TFIDF构建特征矩阵.mp4 28.43M
| ├──9-5 矩阵分解演示.mp4 14.85M
| ├──9-6 LDA主题模型效果演示.mp4 25.16M
| └──9-7 推荐结果分析.mp4 72.61M
〖百度网盘下载地址〗:
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发表于 2023-2-8 17:08:00
发表于 2023-2-8 17:12:25
发表于 2023-2-27 09:57:02
