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Java视频教程名称：机器学习-推荐系统实战视频课程视频教程 机器学习视频教程
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7 Y0 b9 B( n$ D& t' B集数合计：17讲! i& D9 _+ f; A! {# V* ? g) d* W' N0 X
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机器学习推荐系统
3 w/ x9 z# e s* e6 k" I├─章节1-推荐系统工作原理
! v9 m% b! s$ J! n5 \6 ~1 M│ 01系列课程概述.mp4
5 Q) x1 \# L6 Z│ 02推荐系统应用.mp4
1 Z! r) n; I! G. m& T│ 03数据,代码下载（点击参考资料下载）.zip
: V, S+ M3 s* O3 K& s│ 04推荐系统要完成的任务.mp4
0 y$ l, B% }- U r( ]│ 05相似度计算.mp4
1 Q& C4 ]$ r7 o/ t! x5 q│ 06基于用户的协同过滤.mp4
" c' G: T3 }: X9 C5 \/ Z, @" k2 z│ 07基于物品的协同过滤.mp4
# E, _+ L2 a9 e& U│ 08隐语义模型.mp4
0 X" E& k1 r$ s0 ]# Y6 W│ 09隐语义模型求解.mp4
. c7 v$ u2 q* B! v3 t$ a. F- J$ y│ 10模型评估标准.mp4
1 Y, Y4 t$ ^' a+ b│ ) {! @# e3 L5 {8 V1 F1 o
├─章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型$ O7 J2 f6 m; {4 L& V0 I& @
│ 11Surprise库与数据简介.mp4/ g h/ K) \& v
│ 12Surprise库使用方法.mp44 `+ S9 ~( x' K3 x$ A! q
│ 13得出推荐商品结果.mp4# E% b$ z6 n M3 S9 W
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- T* Q' D# j0 }% k! L* e└─章节3-使用Surprise库建立推荐系统1 P- o# z) A7 T6 f4 s, K, l& s
14使用Tensorflow构建隐语义模型.mp41 |% R/ b* Z3 x
15模型架构.mp4: l3 z3 s- e" Z5 ]
16损失函数定义.mp4 H3 H9 l7 f% k% y3 j
17训练网络.mp4
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发表于 2018-6-9 21:12:40
发表于 2018-6-10 00:59:19
