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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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机器学习推荐系统
6 a8 b+ d' M9 O4 a' Z5 g: [├─章节1-推荐系统工作原理2 |6 u- R5 i+ W7 f1 E# V
│ 01系列课程概述.mp46 Y" w6 g7 \: c
│ 02推荐系统应用.mp4
- R! \* U6 [) T! w% n2 |│ 03数据,代码下载（点击参考资料下载）.zip+ W( c* f( r' Q/ u9 q% d
│ 04推荐系统要完成的任务.mp4, F* M, w3 y8 a$ A: o& S7 m
│ 05相似度计算.mp42 K7 Y# X$ F$ S3 N: T/ H! V
│ 06基于用户的协同过滤.mp4* B: l {7 B6 O4 U: z
│ 07基于物品的协同过滤.mp47 U/ e$ C: a1 |/ m" I3 ~
│ 08隐语义模型.mp4
& P6 d3 f7 r& d# U* ^( {6 q│ 09隐语义模型求解.mp4
$ P, T' ], g5 d* a# b│ 10模型评估标准.mp4
: m2 v& L c) K% e! I│ ( U0 i% _, T. z3 K2 {' w5 I
├─章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型* _& `- \. F& P! o1 a
│ 11Surprise库与数据简介.mp41 ^+ A8 K- s4 c, K4 Q, ^ E1 U" L. r9 d) c
│ 12Surprise库使用方法.mp4
9 ?$ I. D6 Q5 v│ 13得出推荐商品结果.mp44 ]& U6 r7 J. C0 ?; @
│
9 F9 m9 S3 v6 y0 @. h4 N└─章节3-使用Surprise库建立推荐系统
8 a2 }' Y6 W* A, J# j' j& }# x 14使用Tensorflow构建隐语义模型.mp48 I. c6 d/ Y e4 w
15模型架构.mp40 M* O5 ]/ d* V, L1 R0 ]
16损失函数定义.mp4
# ?5 N8 s& 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
