2018年推荐系统算法实战从入门到就业视频教程全套完整版 54课时 代码讲义齐全

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    课程介绍
    推荐系统是电商和内容型app网站生存的重要手段,是以重新组织物品分类和聚类方式形成的人工智能系统。亚马逊的商品推荐、优酷的视频推荐,都是推荐系统的应用实例。每一个具体的应用场景中推荐系统表现形式有所不同,但是最终都是以增加内容、商品曝光度为前提的。
    推荐系统根据每一个用户的行为和喜好,找到这个用户未来可能喜欢和购买的商品或者是物品。它使得内容、电商两大产业减少了大量的人工编辑推荐的工作,只需要用一些简单或者深入的算法,就可以达到很好的效果。

    课程内容:
    本课程包括推荐引擎、推荐算法、推荐环境三大版块,课程中会讲解在线教育、视频网站、电商购物、阅读网站四个领域的知识点和实战案例。崔立明老师会从零讲授成为推荐系统工程师的必备知识,通过带领大家制作实战项目,帮助学员实现个人转型,熟悉推荐系统。


    课程目录
    第1 章 : 推荐引擎
    第2 章 : 推荐算法
    第1 节 : 推荐算法 -实现基础规则算法
    课时19:推荐算法 -实现基础规则算法(1)  
    课时20:推荐算法 -实现基础规则算法(2)  
    课时21:推荐算法 -实现基础规则算法(3)  
    课时22:推荐算法 -实现基础规则算法(4)  
    第2 节 : 推荐算法 -实现协同过滤UCF
    课时23:推荐算法 -实现协同过滤UCF(1)  
    课时24:推荐算法 -实现协同过滤UCF(2)  
    课时25:推荐算法 -实现协同过滤UCF(3)  
    课时26:推荐算法 -实现协同过滤UCF(4)  
    第3 节 : 推荐算法 - 实现协同过滤icf
    课时27:推荐算法 - 实现协同过滤icf(1)  
    课时28:推荐算法 - 实现协同过滤icf(2)  
    课时29:推荐算法 - 实现协同过滤icf(1)  
    课时30:推荐算法 - 实现协同过滤icf(2)  
    第4 节 : 推荐算法 - 实践课
    课时31:推荐算法 - 实践课(1)  
    课时32:推荐算法 - 实践课(2)  
    课时33:推荐算法 - 实践课(3)  
    课时34:推荐算法 - 实践课(4)  
    第5 节 : 推荐算法 - 实现关联规则
    课时35:推荐算法 - 实现关联规则(1)  
    课时36:推荐算法 - 实现关联规则(2)  
    课时37:推荐算法 - 实现关联规则(3)  
    课时38:推荐算法 - 实现关联规则(4)  
    课时39:推荐算法 - 实现关联规则(5)  
    课时40:推荐算法 - 实现关联规则(6)  
    第6 节 : 推荐算法 - 推荐综合
    课时41:推荐算法 - 推荐综合(1)  
    课时42:推荐算法 - 推荐综合(2)  
    课时43:拼装推荐结果(1)  
    课时44:拼装推荐结果(2)  
    第3 章 : 第三章:推荐环境(代码可在资料区进行下载)
    第1 节 : 推荐环境 - TensorFlow
    课时45:推荐环境 - TensorFlow(1)  
    课时46:推荐环境 - TensorFlow(2)  
    课时47:推荐环境 - TensorFlow(3)  
    课时48:推荐环境 - TensorFlow(4)  
    课时49:推荐环境 - TensorFlow(5)  
    课时50:推荐环境 - TensorFlow(6)  
    课时51:推荐环境 - TensorFlow(7)  
    课时52:推荐环境 - TensorFlow(8)  
    课时53:推荐环境 - TensorFlow(9)  
    课时54:推荐环境 - TensorFlow(10)

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    学习是一群志同道合的人在一起碰撞的过程。
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     楼主| 发表于 2018-8-26 13:13:00 | 显示全部楼层
    厉害的word哥,不仅有视频课程,还有软件、电子书、学习路线。
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    发表于 2018-8-28 02:05:05 | 显示全部楼层
    怀疑自己并不可怕,可怕的是一再怀疑自己——沃.兹基硕德
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    发表于 2018-9-1 23:17:17 | 显示全部楼层
    马上要毕业了,希望学点实战类教程增加点项目经验。
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    发表于 2018-9-1 23:17:55 | 显示全部楼层
    马上要毕业了,希望学点实战类教程增加点项目经验。
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    时光总在犹豫不觉中蹉跎,可不去犯错,又怎能有收获.....
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