推荐系统三十六式-刑无刀【完结】音频资源下载

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推荐系统三十六式-刑无刀完结课程目录清单

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00 开篇词 – 用知识去对抗技术不平等.mp3,文件大小:2.9M

01 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-.mp3,文件大小:4M

02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3,文件大小:5.2M

03 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3,文件大小:4.5M

04 【内容推荐】画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”.mp3,文件大小:6M

05【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3,文件大小:6.6M

06 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3,文件大小:4.7M

07 【近邻推荐】人以群分,你是什么人就看到什么世界.mp3,文件大小:6.1M

08【近邻推荐解密“看了又看”和“买了又买”.mp3,文件大小:4.2M

09【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3,文件大小:5.5M

10 【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.mp3,文件大小:5.6M

11【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3,文件大小:5.4M

12 【矩阵分解】如果关注排序效果,那么这个模型可以帮到你.mp3,文件大小:4M

13 【模型融合】经典模型融合办法:线性模型和树模型的组合拳.mp3,文件大小:5.9M

14 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3,文件大小:4.5M

15 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3,文件大小:6.5M

16 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp3,文件大小:6.6M

17【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3,文件大小:4.9M

18 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3,文件大小:5.4M

19 【深度学习深度学习推荐系统中的应用有哪些-.mp3,文件大小:5.9M

20 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.mp3,文件大小:5M

21 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3,文件大小:5.4M

22【其他应用算法实用的加权采样算法.mp3,文件大小:3.4M

23 【其他应用算法推荐候选池的去重策略.mp3,文件大小:4M

24 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3,文件大小:6.4M

25 【常见架构】Netflix个性化推荐架构.mp3,文件大小:5.6M

26【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3,文件大小:4.9M

27【关键模块】巧妇难为无米之炊:数据采集关键要素.mp3,文件大小:5.2M

28 【关键模块】让你推荐系统反应更快:实时推荐.mp3,文件大小:6.5M

29【关键模块】让数据驱动落地,你需要一个实验平台.mp3,文件大小:5.9M

30 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3,文件大小:5.8M

31 【效果保证】推荐系统的测试方法常用指标介绍.mp3,文件大小:7.7M

32 【效果保证】道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防.mp3,文件大小:7M

33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3,文件大小:2.7M

34 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3,文件大小:5.5M

35 【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3,文件大小:5.5M

36 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3,文件大小:5.7M

37 推荐系统参考阅读.mp3,文件大小:2.4M

38 【尾声】遇“荐”之后,江湖再见.mp3,文件大小:3.9M

pdfs

01.开篇词用知识去对抗技术不平等.pdf,文件大小:133.5K

02.你真的需要个性化推荐系统吗.pdf,文件大小:129.6K

03.个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf,文件大小:153.4K

04.这些你必须应该具备的思维模式.pdf,文件大小:127.7K

05.画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”.pdf,文件大小:136.5K

06.从文本到用户画像有多远.pdf,文件大小:230K

07. 超越标签的内容推荐系统.pdf,文件大小:1M

08. 人以群分,你是什么人就看到什么世界.pdf,文件大小:159.6K

09. 解密“看了又看”和“买了又买”.pdf,文件大小:259.2K

10. 协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf,文件大小:652.9K

11. 那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.pdf,文件大小:236.1K

12 Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf,文件大小:213.4K

13. 如果关注排序效果,那么这个模型可以帮到你.pdf,文件大小:588.8K

14. 经典模型融合办法:线性模型和树模型的组合拳.pdf,文件大小:585.1K

15. 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf,文件大小:480.9K

16. 深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.pdf,文件大小:1.1M

17. 简单却有效的Bandit算法.pdf,文件大小:561.3K

18. 结合上下文信息的Bandit算法.pdf,文件大小:255.5K

19. 如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf,文件大小:567.8K

20. 深度学习推荐系统中的应用有哪些.pdf,文件大小:629K

21. RNN为网络音乐自动构建个性化播单.pdf,文件大小:943.5K

22. 构建一个科学的排行榜体系.pdf,文件大小:360.5K

23. 实用的加权采样算法.pdf,文件大小:231.9K

24. 推荐候选池的去重策略.pdf,文件大小:581.8K

25. 典型的信息流架构是什么样的.pdf,文件大小:328.5K

26. Netflix个性化推荐架构.pdf,文件大小:747.4K

27. 总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf,文件大小:324.6K

28. 巧妇难为无米之炊:数据采集关键要素.pdf,文件大小:445.4K

29. 让你推荐系统反应更快:实时推荐.pdf,文件大小:630.1K

30.让数据驱动落地,你需要一个实验平台.pdf,文件大小:691.2K

31. 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf,文件大小:707.9K

32. 推荐系统的测试方法常用指标介绍.pdf,文件大小:357.9K

33. 道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防.pdf,文件大小:320.8K

34. 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf,文件大小:1M

35. 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf,文件大小:306.8K

36. 说说信息流的前世今生.pdf,文件大小:220.3K

37. 组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf,文件大小:250.5K

38. 推荐系统参考阅读.pdf,文件大小:250.5K

39.遇“荐”之后,江湖再见.pdf,文件大小:324.8K


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