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——/计算机教程/09-其他/189-小象学院-推荐系统项目之基础课/ ├──1.1课程简介.mp4 11.93M ├──1.2推荐系统的演化过程.mp4 23.39M ├──1.3推荐系统的技术演进.mp4 34.84M ├──1.4推荐系统的核心产品问题.mp4 23.03M ├──10.1推荐系统的挑战以及前沿发展.mp4 37.09M ├──10.2推荐结果显示.mp4 38.58M ├──10.3相关性和因果性.mp4 35.59M ├──10.4信息茧房.mp4 21.56M ├──10.5转化率偏置问题.mp4 28.10M ├──10.6召回技术的局限性.mp4 48.25M ├──10.7总结.mp4 19.21M ├──2.10总结如何构建自己的知识脉络.mp4 11.31M ├──2.1学习方法.mp4 9.91M ├──2.2机器学习的学习问题.mp4 31.00M ├──2.3假设集合.mp4 14.96M ├──2.4VC维和Bias.mp4 36.89M ├──2.5Bias.mp4 15.73M ├──2.6交叉验证.mp4 11.10M ├──2.7损失函数和正则化.mp4 19.97M ├──2.8最优化方法.mp4 17.91M ├──2.9贝叶斯决策理论.mp4 15.60M ├──3.1基于User的协同过滤算法.mp4 23.37M ├──3.2基于Item的协同过滤算法.mp4 19.28M ├──3.3物品相似度的算法实现.mp4 44.59M ├──3.4协同过滤算法的变种.mp4 19.67M ├──3.5间隔时效性优化.mp4 11.65M ├──3.6反馈时效性优化.mp4 26.80M ├──3.7随机游走算法.mp4 20.24M ├──3.8图模型embedding算法.mp4 31.22M ├──4.10行为序列数据文档化和向量化.mp4 13.33M ├──4.1推荐系统策略流程和核心问题.mp4 14.09M ├──4.2词袋模型和向量空间模型.mp4 21.50M ├──4.3词袋模型的拓展TF.mp4 29.47M ├──4.4隐语义模型LSA.mp4 33.47M ├──4.5概率隐语义模型pLSA.mp4 23.80M ├──4.6生成式概率隐语义模型LDA.mp4 17.30M ├──4.7LDA的应用实例.mp4 28.53M ├──4.8神经网络模型.mp4 28.42M ├──4.9行为数据文档化.mp4 17.20M ├──5.1推荐系统中的用户画像.mp4 17.70M ├──5.2用户画像的价值准则.mp4 16.14M ├──5.3物品侧画像.mp4 23.17M ├──5.4用户兴趣模型的简单方法.mp4 19.68M ├──5.5用户兴趣模型的复杂方法.mp4 16.88M ├──5.6用户兴趣扩展.mp4 17.08M ├──5.7用户兴趣模型的架构设计.mp4 14.56M ├──6.1问题分析与目标定义.mp4 26.90M ├──6.2常用模型介绍.mp4 18.34M ├──6.3模型效果评估.mp4 38.54M ├──6.4常用模型介绍.mp4 32.21M ├──6.5模型效果评估.mp4 19.53M ├──6.6机器学习系统架构设计.mp4 9.45M ├──7.1常用评测指标.mp4 47.57M ├──7.2离线效果评测方法.mp4 26.03M ├──7.3在线效果评测方法.mp4 35.02M ├──7.4在线评测方法.mp4 25.09M ├──7.5更好更快的在线系统.mp4 44.58M ├──7.6交叉实验.mp4 30.39M ├──7.7系统监控.mp4 19.45M ├──8.1多臂老虎机和EE问题.mp4 23.03M ├──8.2多臂老虎机问题.mp4 27.86M ├──8.3e贪心算法.mp4 22.32M ├──8.4UCB算法.mp4 39.40M ├──8.5汤普森采样.mp4 15.61M ├──8.6LinUCB.mp4 18.93M ├──8.7机器学习中的EE关系.mp4 14.14M ├──8.8推荐系统中的EE思考.mp4 16.89M ├──9.1推荐系统架构设计.mp4 16.22M ├──9.2系统边界和外部依赖.mp4 30.93M ├──9.3离线层架构.mp4 35.86M ├──9.4在线层架构.mp4 32.39M ├──9.5系统架构演进原则.mp4 21.07M ├──9.6从离线到在线.mp4 27.26M └──9.7基于DSL的系统架构设计.mp4 34.67M
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