Python推荐系统

Python推荐系统
共20节 751人在学 课程详情
  • 13.基于itemCF的用户推荐实现
  • 14.基于itemCF的IUF-归一化
  • 15.userCF和itemCF对比
  • 16.冷启动-哈利波特
  • 17.LFM隐语义模型
  • 18.评测指标实现
  • 19.召回率实现
  • 20.准确率实现
  • 01.推荐系统指标
  • 02.推荐系统指标介绍
  • 03.jaccard相似度
  • 04.cosine相似度
  • 05.用户相似度矩阵计算
  • 06.用户商品偏好计算
  • 07.用户u对商品i偏好值算法实现
  • 08.基于用户的协同过滤实现
  • 09.实现itemUsersDict提取
  • 10.johnbreese相似度实现-测试
  • 11.基于商品的协同过滤介绍
  • 12.基于itemCF的用户对商品的偏好计算

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    课时介绍

    07.用户u对商品i偏好值算法实现

    课程介绍

    本套课程基于真实的应用场景,让学员能通过徐培成老师精炼的讲解,掌握推荐系统的精髓。
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