从算法到大厂就业级别项目讲解阿里云盘下载

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全部文件 3.6GB

22906 3.6GB

第32课时 xDeepFM模型讲解[00-17-32][20230228-232048880].jpg 127KB

第32课时 xDeepFM模型讲解[00-08-06][20230228-232044704].jpg 107KB

第22课时： 推荐系统方法讲解[00-37-57][20230228-23203509].jpg 144KB

8.8推荐系统中的EE思考[00-06-11][20230228-231828429].jpg 181KB

5.6用户兴趣扩展[00-07-58][20230228-231908807].jpg 138KB

2.9贝叶斯决策理论[00-10-14][20230228-232012472].jpg 81KB

10.6召回技术的局限性[00-20-20][20230228-231844900].jpg 120KB

10.5转化率偏置问题[00-14-20][20230228-231838504].jpg 160KB

项目就业视频 3.1GB

PART2 909.9MB

第35课时： 推荐项目说明.mp4 120.5MB

第33、34课时： 抖音推荐案例讲解.mp4 208.2MB

第32课时 xDeepFM模型讲解.mp4 133.4MB

第31课时： 抖音短视频理解与推荐案例背景.mp4 42.0MB

第30课时： 使用wide_and_deep模型的youtube推荐系统.mp4 70.9MB

第29课时： wide_and_deep模型示例.mp4 88.5MB

第28课时： 课程说明与wide_and_deep模型讲解.mp4 131.2MB

第27课时： 电影推荐系统的构建（下）.mp4 115.3MB

PART1 2.2GB

课程总结.mp4 1.0MB

第9、10课时： 京东购买预估第1种解决方案.mp4 224.0MB

第8课时： 项目介绍与说明.mp4 12.8MB

第7课时 推荐系统实践书籍导读.mp4 84.6MB

第6课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(三).mp4 175.2MB

第5课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(二).mp4 57.9MB

第4课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(一).mp4 121.6MB

第3课时 推荐系统基础.mp4 289.7MB

第2课时 基本介绍.mp4 7.0MB

第26课时： 电影推荐系统的构建（上）.mp4 68.0MB

第25课时： 用户行为序列建模的推荐系统.mp4 49.7MB

第24课时： 基于surprise的歌单推荐系统.mp4 101.7MB

第23课时： 音乐推荐系统数据解析.mp4 91.6MB

第22课时： 推荐系统方法讲解.mp4 143.1MB

第20、21课时： 阿里口碑流量预测top方案PPT一览.mp4 54.9MB

第1课时 L2阶段学习说明.mp4 29.5MB

第18、19课时： 阿里口碑流量预测解决方案2.mp4 130.0MB

第16、17课时： 阿里口碑流量预测解决方案1.mp4 90.1MB

第15课时： rossmann连锁商店销量预估解决方案.mp4 210.6MB

第13、14课时： 京东购买预估第3种解决方案.mp4 242.1MB

第11、12课时： 京东购买预估第2种解决方案.mp4 81.9MB

基础视频 522.6MB

PART1 522.6MB

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README.txt 2KB

7.5更好更快的在线系统.mp4 44.6MB

7.4在线评测方法.mp4 25.1MB

7.3在线效果评测方法.mp4 35.0MB

7.2离线效果评测方法.mp4 26.0MB

7.1常用评测指标.mp4 47.6MB

6.6机器学习系统架构设计.mp4 9.4MB

6.5模型效果评估.mp4 19.5MB

6.4常用模型介绍.mp4 32.2MB

6.3模型效果评估.mp4 38.5MB

6.2常用模型介绍.mp4 18.3MB

6.1问题分析与目标定义.mp4 26.9MB

5.7用户兴趣模型的架构设计.mp4 14.6MB

5.6用户兴趣扩展.mp4 17.1MB

5.5用户兴趣模型的复杂方法.mp4 16.9MB

5.4用户兴趣模型的简单方法.mp4 19.7MB

5.3物品侧画像.mp4 23.2MB

5.2用户画像的价值准则.mp4 16.1MB

5.1推荐系统中的用户画像.mp4 17.7MB

4.9行为数据文档化.mp4 17.2MB

4.8神经网络模型.mp4 28.4MB

4.7LDA的应用实例.mp4 28.5MB