23 推荐系统三十六式【完结】

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15 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3
大小: 6.49 MB

39.遇“荐”之后,江湖再见.pdf
大小: 0.31 MB

38. 推荐系统的参考阅读.pdf
大小: 0.24 MB

03 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3
大小: 4.48 MB

24. 推荐候选池的去重策略.pdf
大小: 0.56 MB

27【关键模块】巧妇难为无米之炊:数据采集关键要素.mp3
大小: 5.25 MB

07. 超越标签的内容推荐系统.pdf
大小: 1.04 MB

01 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-.mp3
大小: 4.10 MB

35 【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3
大小: 5.52 MB

37 推荐系统的参考阅读.mp3
大小: 2.41 MB

29【关键模块】让数据驱动落地,你需要一个实验平台.mp3
大小: 5.88 MB

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
大小: 5.95 MB

11【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3
大小: 5.42 MB

05.画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”.pdf
大小: 0.13 MB

34. 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf
大小: 1.01 MB

30.让数据驱动落地,你需要一个实验平台.pdf
大小: 0.67 MB

18. 结合上下文信息的Bandit算法.pdf
大小: 0.24 MB

26. Netflix个性化推荐架构.pdf
大小: 0.72 MB

22【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3
大小: 3.43 MB

15. 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf
大小: 0.46 MB

18 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3
大小: 5.38 MB

08【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3
大小: 4.25 MB

05【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3
大小: 6.56 MB

31. 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf
大小: 0.69 MB

04.这些你必须应该具备的思维模式.pdf
大小: 0.12 MB

10. 协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf
大小: 0.63 MB

12 Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf
大小: 0.20 MB

09【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3
大小: 5.47 MB

36. 说说信息流的前世今生.pdf
大小: 0.21 MB

31 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3
大小: 7.69 MB

17. 简单却有效的Bandit算法.pdf
大小: 0.54 MB

04 【内容推荐】画鬼容易画人难:用户画像的“能”和“不能”.mp3
大小: 6.12 MB

07 【近邻推荐】人以群分,你是什么人就看到什么世界.mp3
大小: 6.15 MB

29. 让你的推荐系统反应更快:实时推荐.pdf
大小: 0.61 MB

27. 总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf
大小: 0.31 MB

33. 道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防.pdf
大小: 0.31 MB

36 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3
大小: 5.75 MB

17【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3
大小: 4.87 MB

33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3
大小: 2.68 MB

25. 典型的信息流架构是什么样的.pdf
大小: 0.32 MB

25 【常见架构】Netflix个性化推荐架构.mp3
大小: 5.62 MB

34 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3
大小: 5.53 MB

21. RNN为网络音乐自动构建个性化播单.pdf
大小: 0.92 MB

23 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.mp3
大小: 3.99 MB

19 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些-.mp3
大小: 5.92 MB

37. 组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf
大小: 0.24 MB

10 【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.mp3
大小: 5.63 MB

03.个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf
大小: 0.14 MB

23. 实用的加权采样算法.pdf
大小: 0.22 MB

19. 如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf
大小: 0.55 MB

32 【效果保证】道高一尺魔高一丈:推荐系统的攻防.mp3
大小: 7.01 MB

20. 深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf
大小: 0.61 MB

02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3
大小: 5.18 MB

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大小: 0.25 MB

06.从文本到用户画像有多远.pdf
大小: 0.22 MB

开篇稿.mp3
大小: 0.65 MB

14 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3
大小: 4.52 MB

24 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3
大小: 6.42 MB

32. 推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf
大小: 0.34 MB

11. 那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.pdf
大小: 0.23 MB

20 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.mp3
大小: 5.04 MB

28. 巧妇难为无米之炊:数据采集关键要素.pdf
大小: 0.43 MB

06 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3
大小: 4.81 MB

28 【关键模块】让你的推荐系统反应更快:实时推荐.mp3
大小: 6.47 MB

26【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3
大小: 4.89 MB

38 【尾声】遇“荐”之后,江湖再见.mp3
大小: 3.94 MB

16 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp3
大小: 6.58 MB

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
大小: 3.99 MB

16. 深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.pdf
大小: 1.05 MB

08. 人以群分,你是什么人就看到什么世界.pdf
大小: 0.15 MB

02.你真的需要个性化推荐系统吗.pdf
大小: 0.12 MB

13. 如果关注排序效果,那么这个模型可以帮到你.pdf
大小: 0.57 MB

09. 解密“看了又看”和“买了又买”.pdf
大小: 0.25 MB

30 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3
大小: 5.81 MB

21 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3
大小: 5.36 MB

22. 构建一个科学的排行榜体系.pdf
大小: 0.35 MB

14. 经典模型融合办法:线性模型和树模型的组合拳.pdf
大小: 0.57 MB

35. 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf
大小: 0.29 MB

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