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资料 180 B

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第9章 浅层排序模型gbdt 309.4MB

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9-9 模型在测试数据集表现 下(各网校公众号：冷糖小站).mp4 30.5MB

9-8 模型在测试数据集表现 上(各网校公众号：冷糖小站).mp4 77.0MB

9-7 代码训练gbdt与LR混合模型(各网校公众号：冷糖小站).mp4 76.2MB

9-6 gbdt模型最优参数选择(各网校公众号：冷糖小站).mp4 38.4MB

9-5 代码训练gbdt模型(各网校公众号：冷糖小站).mp4 12.5MB

9-4 gbdt与LR混合模型网络介绍(各网校公众号：冷糖小站).mp4 12.0MB

9-3 xgboost数学原理介绍(各网校公众号：冷糖小站).mp4 17.8MB

9-2 梯度提升树的数学原理与构建流程(各网校公众号：冷糖小站).mp4 21.2MB

9-1 背景知识介绍之决策树(各网校公众号：冷糖小站).mp4 23.6MB

第8章 浅层排序模型逻辑回归 451.1MB

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8-9 LR模型在测试数据集上表现-下(各网校公众号：冷糖小站).mp4 72.2MB

8-8 LR模型在测试数据集上表现-上(各网校公众号：冷糖小站).mp4 45.8MB

8-7 LR模型的训练(各网校公众号：冷糖小站).mp4 39.4MB

8-6 代码实战LR之连续特征处理(各网校公众号：冷糖小站).mp4 56.2MB

8-5 代码实战LR之离散特征处理(各网校公众号：冷糖小站).mp4 65.4MB

8-4 代码实战LR之样本选择(各网校公众号：冷糖小站).mp4 49.4MB

8-3 样本选择与特征选择相关知识(各网校公众号：冷糖小站).mp4 18.5MB

8-2 逻辑回归模型的数学原理(各网校公众号：冷糖小站).mp4 19.8MB

8-10 LR模型训练之组合特征介绍(各网校公众号：冷糖小站).mp4 64.6MB

8-1 逻辑回归模型的背景知识介绍(各网校公众号：冷糖小站).mp4 19.8MB

第7章 综述学习排序 18.9MB

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7-1 学习排序综述(各网校公众号：冷糖小站).mp4 18.9MB

第6章 个性化召回算法总结与回顾 15.9MB

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6-1 个性化召回算法总结与评估方法的介绍。(各网校公众号：冷糖小站).mp4 15.9MB

第5章 基于内容的推荐方法content based 126.7MB

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5-3 用户刻画与基于内容推荐的代码实战。(各网校公众号：冷糖小站).mp4 60.1MB

5-2 content based算法代码实战之工具函数的书写(各网校公众号：冷糖小站).mp4 50.5MB

5-1 content based算法理论知识介绍(各网校公众号：冷糖小站).mp4 16.1MB

第4章 基于深度学习的个性化召回算法item2vec 171.2MB

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4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理(各网校公众号：冷糖小站).mp4 50.8MB

4-5 word2vec运行参数介绍与item embedding(各网校公众号：冷糖小站).mp4 41.7MB

4-4 代码生成item2vec模型所需训练数据(各网校公众号：冷糖小站).mp4 20.2MB

4-3 item2vec依赖模型word2vec之skip gram数学原理介绍(各网校公众号：冷糖小站).mp4 14.5MB

4-2 item2vec依赖模型word2vec之cbow数学原理介绍(各网校公众号：冷糖小站).mp4 25.4MB

4-1 item2vec算法的背景与物理意义(各网校公众号：冷糖小站).mp4 18.5MB

第3章 基于图的个性化推荐召回算法personal rank 216.3MB

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3-7 代码实战personal rank算法的矩阵版本下-2(各网校公众号：冷糖小站).mp4 40.3MB

3-6 代码实战personal rank算法的矩阵版本下 -1(各网校公众号：冷糖小站).mp4 7.4MB

3-5 代码实战personal rank算法矩阵版本上(各网校公众号：冷糖小站).mp4 48.6MB

3-4 代码实战personal rank算法的基础版本(各网校公众号：冷糖小站).mp4 56.4MB

3-3 代码构建用户物品二分图(各网校公众号：冷糖小站).mp4 26.3MB

3-2 personal rank 算法的数学公式推导(各网校公众号：冷糖小站).mp4 18.8MB

3-1 personal rank算法的背景与物理意义(各网校公众号：冷糖小站).mp4 18.4MB

第2章 基于邻域的个性化召回算法LFM 231.6MB

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2-6 基于LFM的用户个性化推荐与推荐结果分析(各网校公众号：冷糖小站).mp4 48.8MB

2-5 LFM模型训练(各网校公众号：冷糖小站).mp4 55.6MB

2-4 LFM算法训练数据抽取(各网校公众号：冷糖小站).mp4 51.1MB

2-3 基础工具函数的代码书写(各网校公众号：冷糖小站).mp4 40.2MB

2-2 LFM算法的理论基础与公式推导(各网校公众号：冷糖小站).mp4 21.1MB

2-1 LFM算法综述(各网校公众号：冷糖小站).mp4 14.7MB

第1章 个性化推荐算法综述 33.0MB

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1-2 个性化召回算法综述(各网校公众号：冷糖小站).mp4 12.7MB

1-1 个性化推荐算法综述(各网校公众号：冷糖小站).mp4 20.2MB

第12章 本课程回顾与总结 37.7MB

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12-1 个性化推荐算法实战课程总结与回顾-(各网校公众号：冷糖小站).mp4 37.7MB

第11章 排序模型总结与回顾 41.9MB

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11-1 学习排序部分总结与回顾-(各网校公众号：冷糖小站).mp4 41.9MB