机器学习推荐系统视频教程

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共22节 8961人在学 课程详情
  • 推荐系统工作原理

    • 系列课程概述
    • 推荐系统应用
    • 推荐系统要完成的任务
    • 相似度计算
    • 基于用户的协同过滤算法
    • 基于物品的协同过滤算法
    • 隐语义模型
    • 隐语义模型求解
    • 模型评估标准
    • Python从零开始构建推荐系统-音乐推荐任务概述
    • Python从零开始构建推荐系统-数据集整合
    • Python从零开始构建推荐系统-基于物品的协同过滤
    • Python从零开始构建推荐系统-物品相似度计算
    • Python从零开始构建推荐系统-SVD矩阵分解方法
    • Python从零开始构建推荐系统-基于矩阵分解的音乐推荐
  • 使用Surprise库建立推荐系统

    • Surprise库简介
    • Surprise库使用方法
    • 得出商品推荐结果
  • 使用Tensorflow构造隐语义模型

    • 使用Tensorflow构造隐语义模型
    • 模型架构
    • 损失函数定义
    • 训练网络

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    Python从零开始构建推荐系统-SVD矩阵分解方法-推荐系统工作原理机器学习推荐系统视频教程

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    机器学习推荐系统视频培训教程概况:课程从推荐系统在机器学习概述开始,详解推荐系统中两大核心算法:协同过滤与隐语义模型。使用Surprise库对电影数据集进行建模推荐,后使用深度学习框架Tensorflow实现一个简易的基于隐语义模型的推荐系统。

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