mksz297-BAT大牛亲授个性化推荐算法实战（可用于毕设）(4.08GB)-夸克网盘资源下载-搜课100

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mksz297-BAT大牛亲授个性化推荐算法实战（可用于毕设）4.08GB

第01章120MB

1-1 个性化推荐算法综述-.mp473.5MB

1-2 个性化召回算法综述-.mp446.49MB

第02章484.98MB

2-1 lfm算法综述-.mp454.35MB

2-2 lfm算法的理论基础与公式推导-.mp478.02MB

2-3 基础工具函数的代码书写-.mp482.55MB

2-4 lfm算法训练数据抽取-.mp485.8MB

2-5 lfm模型训练-.mp4106.2MB

2-6 基于lfm的用户个性化推荐与推荐结果分析-.mp478.06MB

第03章491.53MB

3-1 personal rank算法的背景与物理意义-.mp471.32MB

3-2 personal rank 算法的数学公式推导-.mp449.45MB

3-3 代码构建用户物品二分图-.mp462.3MB

3-4 代码实战personal rank算法的基础版本-.mp4127.74MB

3-5 代码实战personal rank算法矩阵版本上-.mp4102.46MB

3-6 代码实战personal rank算法的矩阵版本下 -1-.mp414.06MB

3-7 代码实战personal rank算法的矩阵版本下-2-.mp464.18MB

第04章467.17MB

4-1 item2vec算法的背景与物理意义-.mp481.24MB

4-2 item2vec依赖模型word2vec之cbow数学原理介绍-.mp488.1MB

4-3 item2vec依赖模型word2vec之skip gram数学原理介绍-.mp451.23MB

4-4 代码生成item2vec模型所需训练数据-.mp460.19MB

4-5 word2vec运行参数介绍与item embedding-.mp489.43MB

4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理-1.mp494.68MB

4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理-2.mp42.29MB

第05章272.43MB

5-1 content based算法理论知识介绍-.mp459.45MB

5-2 content based算法代码实战之工具函数的书写-.mp4106.07MB

5-3 用户刻画与基于内容推荐的代码实战。-.mp4106.9MB

第06章67.81MB

6-1 个性化召回算法总结与评估方法的介绍。-.mp467.81MB

第07章75.51MB

7-1 学习排序综述-.mp475.51MB

第08章875.78MB

8-1 逻辑回归模型的背景知识介绍-.mp478.52MB

8-2 逻辑回归模型的数学原理-.mp472.45MB

8-3 样本选择与特征选择相关知识-.mp458.31MB

8-4 代码实战lr之样本选择-.mp465.76MB

8-5 代码实战lr之离散特征处理-.mp4111.17MB

8-6 代码实战lr之连续特征处理-.mp484.88MB

8-7 lr模型的训练-.mp486.87MB

8-8 lr模型在测试数据集上表现-上-.mp4109.52MB

8-9 lr模型在测试数据集上表现-下-.mp4115.29MB

8-10 lr模型训练之组合特征介绍-.mp492.99MB

第09章699.26MB

9-1 背景知识介绍之决策树-.mp483.49MB

9-2 梯度提升树的数学原理与构建流程-.mp483.79MB

9-3 xgboost数学原理介绍-.mp462.54MB

9-4 gbdt与lr混合模型网络介绍-.mp441.3MB

9-5 代码训练gbdt模型-.mp488.05MB

9-6 gbdt模型最优参数选择-.mp457.57MB

9-7 代码训练gbdt与lr混合模型-.mp4106.88MB

9-8 模型在测试数据集表现上-.mp4130.42MB

9-9 模型在测试数据集表现下-.mp445.22MB

第10章499.46MB

10-1 背景知识介绍之什么是深度学习-.mp474.52MB

10-2 dnn网络结构与反向传播算法-.mp495.2MB

10-3 wide and deep网络结构与数学原理介绍-.mp464.29MB

10-4 .代码实战wd模型之wide侧与deep侧特征构建-.mp4103.01MB

10-5 代码实战wd模型之模型对象的构建-.mp463.28MB

10-6 wd模型的训练与模型在测试数据集上的表现-.mp499.16MB

第11章64.84MB

11-1 学习排序部分总结与回顾-.mp464.84MB

第12章39.33MB

12-1 个性化推荐算法实战课程总结与回顾-.mp439.33MB

资料23.87MB

个性化推荐算法实战6.25MB

Chapter1.pdf471.4KB

chapter2.pdf77.02KB

chapter3(1) .pdf399.32KB

chapter3.pdf510.04KB

chapter4.pdf619.34KB

chapter5.pdf366.16KB

Chapter6.pdf402.06KB

Chapter7.pdf440.29KB

Chapter8.pdf648.19KB

Chapter9.pdf914KB

Chapter10.pdf763.46KB

Chapter11.pdf376.94KB

Chapter12.pdf407.9KB

personal_recommendation17.62MB

ContentBased5.95KB

production2.97KB

content_based.py2.97KB

util2.94KB

__init__.py0B

read.py2.94KB

README.md44B

Item2Vec17.62MB

bin40.41KB

word2vec40.41KB

data17.58MB

item_vec.txt13.59MB

item_vec_bk.txt2.66MB

movies.txt1.33MB

ReadMe188B

README.md44B

index.html359B

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