全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力(完结)

资源简介

推荐系统已经成为各大产品提升用户留存和业绩增长的利器,相关技术人才更是被各个公司竞相抢夺。课程基于项目实战,带你全面掌握推荐系统的架构、模型和技术,让你不仅可以胜任业务需求,更能拓展职业发展的空间,在白热化的竞争中脱颖而出!

《全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力(完结)》

资源目录

——/计算机教程/01MOOC/106-561-全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力(完结)/
├──第1章 【前言】初探推荐系统  
|   ├──1-1 前言--关于这门课[天下无鱼][shikey.com].mp4  47.21M
|   ├──1-2 推荐系统是什么[天下无鱼][shikey.com].mp4  73.19M
|   └──1-3 课程章节导览[天下无鱼][shikey.com].mp4  18.62M
├──第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建  
|   ├──2-1 典型的推荐系统架构是什么样的(上)[天下无鱼][shikey.com].mp4  112.68M
|   ├──2-10 课程项目前端页面搭建[天下无鱼][shikey.com].mp4  36.40M
|   ├──2-2 典型的推荐系统架构是什么样的(下)[天下无鱼][shikey.com].mp4  92.24M
|   ├──2-4 课程项目介绍和技术选型[天下无鱼][shikey.com].mp4  53.67M
|   ├──2-6 后端服务框架搭建---召回服务(上)[天下无鱼][shikey.com].mp4  75.58M
|   ├──2-7 后端服务框架搭建---召回服务(中)[天下无鱼][shikey.com].mp4  108.64M
|   ├──2-8 后端服务框架搭建---召回服务(下)[天下无鱼][shikey.com].mp4  110.13M
|   └──2-9 后端服务框架搭建-排序与API服务[天下无鱼][shikey.com].mp4  101.27M
├──第3章 【特征工程】为推荐系统准备数据  
|   ├──3-1 特征工程---为推荐系统准备食材(上)[天下无鱼][shikey.com].mp4  39.61M
|   ├──3-10 用Spark处理特征(上)[天下无鱼][shikey.com].mp4  134.26M
|   ├──3-11 用Spark处理特征(下)[天下无鱼][shikey.com].mp4  90.05M
|   ├──3-2 特征工程---为推荐系统准备食材(下)[天下无鱼][shikey.com].mp4  51.99M
|   ├──3-3 如何做好特征工程(上)[天下无鱼][shikey.com].mp4  55.95M
|   ├──3-4 如何做好特征工程(中)[天下无鱼][shikey.com].mp4  52.84M
|   ├──3-5 如何做好特征工程(下)[天下无鱼][shikey.com].mp4  79.28M
|   ├──3-7 用pandas可视化数据(上)[天下无鱼][shikey.com].mp4  74.14M
|   ├──3-8 用pandas可视化数据(下)[天下无鱼][shikey.com].mp4  87.42M
|   └──3-9 Spark---业界最流行的大数据框架[天下无鱼][shikey.com].mp4  40.49M
├──第4章 【召回】筛选出用户的心头好  
|   ├──4-1 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品(上)[天下无鱼][shikey.com].mp4  54.82M
|   ├──4-10 最近邻查找算法---如何使用Embedding(下)[天下无鱼][shikey.com].mp4  59.82M
|   ├──4-11 用FAISS实现LSH[天下无鱼][shikey.com].mp4  68.57M
|   ├──4-2 召回层---如何快速筛选出用户喜欢的物品(下)[天下无鱼][shikey.com].mp4  45.67M
|   ├──4-3 如何将Word2Vec用于推荐(上)[天下无鱼][shikey.com].mp4  41.71M
|   ├──4-4 如何将Word2Vec用于推荐(下)[天下无鱼][shikey.com].mp4  50.40M
|   ├──4-5 实现Item2Vec(上)[天下无鱼][shikey.com].mp4  77.98M
|   ├──4-6 实现Item2Vec(中)[天下无鱼][shikey.com].mp4  103.11M
|   ├──4-7 实现Item2Vec(下)[天下无鱼][shikey.com].mp4  133.32M
|   ├──4-8 用Redis存储Embedding[天下无鱼][shikey.com].mp4  80.22M
|   └──4-9 最近邻查找算法---如何使用Embedding(上)[天下无鱼][shikey.com].mp4  67.43M
├──第5章 【排序】对推荐结果进行精确排序  
|   ├──5-1 排序层---如何活动最精确的结果排序.mp4  40.96M
|   ├──5-10 深度学习需要的特征如何处理(上).mp4  140.91M
|   ├──5-11 深度学习需要的特征如何处理(下).mp4  134.20M
|   ├──5-12 如何保存线上服务特征.mp4  85.27M
|   ├──5-13 搭建并训练MLP模型(上).mp4  72.44M
|   ├──5-14 搭建并训练MLP模型(中).mp4  106.03M
|   ├──5-15 搭建并训练MLP模型(下).mp4  134.25M
|   ├──5-16 模型调优怎么做(1).mp4  35.25M
|   ├──5-17 模型调优怎么做(2).mp4  97.49M
|   ├──5-18 模型调优怎么做(3).mp4  80.71M
|   ├──5-19 模型调优怎么做(4).mp4  177.90M
|   ├──5-2 协同过滤---最经典的排序算法.mp4  37.31M
|   ├──5-21 利用深度学习模型完善排序服务.mp4  216.22M
|   ├──5-3 协同过滤算法实现.mp4  105.57M
|   ├──5-5 深度学习---革命性的机器学习模型.mp4  138.01M
|   ├──5-6 TensorFlow---业界最著名的深度学习框架.mp4  53.92M
|   ├──5-7 用三个例子体验TensorFlow(上).mp4  141.37M
|   ├──5-8 用三个例子体验TensorFlow(下).mp4  84.74M
|   └──5-9 MLP---最经典的深度学习模型.mp4  86.23M
├──第6章 【效果评估】衡量推荐结果的好坏  
|   ├──6-1 如何衡量推荐系统的好坏(上).mp4  55.21M
|   ├──6-2 如何衡量推荐系统的好坏(下).mp4  56.61M
|   ├──6-4 在线评价系统的方法:AB测试.mp4  58.44M
|   ├──6-5 代码实现AB测试功能(上).mp4  108.22M
|   └──6-6 代码实现AB测试功能(下).mp4  117.23M
├──第7章 【深入学习】工程中的实践问题探讨  
|   ├──7-1 实践问题---如何解决冷启动(上).mp4  38.43M
|   ├──7-2 实践问题---如何解决冷启动(下).mp4  59.45M
|   ├──7-3 实践问题---如何增强系统实时性(上).mp4  38.60M
|   ├──7-4 实践问题---如何增强系统实时性(下).mp4  25.56M
|   ├──7-5 用Flink处理用户实时行为反馈(上).mp4  83.40M
|   ├──7-6 用Flink处理用户实时行为反馈(中).mp4  127.17M
|   └──7-7 用Flink处理用户实时行为反馈(下).mp4  116.71M
└──第8章 【结语】前沿拓展  
|   ├──8-1 拓展篇之强化学习.mp4  65.99M
|   ├──8-2 前沿拓展之Wide&Cross模型(上).mp4  45.51M
|   ├──8-3 前沿拓展之Wide&Cross模型(下).mp4  44.53M
|   └──8-4 回顾+结语.mp4  54.24M

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  1. 平尾隆之监督说道:

    推荐系统

  2. 石头缘说道:

    推荐系统

  3. WolfGrandM说道:

    项目上在搞推荐 学习一下

  4. lwaay说道:

    谢谢分享

  5. 是阿白呀说道:

    感谢分享

  6. isay说道:

    学习学习 :eek:

  7. zin说道:

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  8. tom说道:

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  9. 消失的海岸线说道:

    谢谢分享 感谢

  10. 若鱼说道:

    感谢分享 :razz:

  11. 木米小雨说道:

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  12. lyons说道:

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  13. imyida说道:

    谢谢分享!!!

  14. 好学者说道:

    学习一下

  15. 岁月如梭说道:

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  16. shuizhongyu说道:

    学习下,看能不能学会

  17. kkklllsj说道:

    想学习推荐系统很久了

  18. Sakuracyq说道:

    感谢分享

  19. zxw说道:

    谢谢分享 :razz:

  20. hashub说道:

    谢谢分享

  21. rawdata说道:

    如果有代码资料的话,也帮忙上传一下,感谢

  22. 码龙哥1说道:

    感谢分享

  23. hehuang139说道:

    谢谢分享

  24. whale08说道:

    看看

  25. Danny说道:

    学习一下 :rolleyes:

  26. 墨語555说道:

    谢谢分享

  27. 小博说道:

    :smile: :smile: :smile: 正好今年的项目可能会用到

  28. mjiansun说道:

    谢谢分享

  29. bugtrap说道:

    学习一下推荐系统 :eek:

  30. acmder001说道:

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  31. harry35说道:

    学习一下,谢谢

  32. HiJeff说道:

    学习

  33. ygmyth说道:

    学习一下

  34. rawdata说道:

    推荐 系统 看一下

  35. test_log说道:

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  36. AdamHong说道:

    推荐系统学习一下

  37. datoy说道:

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  38. yy说道:

    算法工程化落地

  39. ximenchuixue说道:

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  40. 李沉舟说道:

    不错的课程

  41. crazymongo说道:

    推荐系统学习

  42. applebeer说道:

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  43. ruirui001说道:

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  44. tesion说道:

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  45. 学海无涯说道:

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