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[机器学习/深度学习] 深度之眼-推荐系统1V多项目小班|独家精品|完结MP4 |
| ├──10_3.1.2深度推荐算法上-1.mp4 89.74M
| ├──11_3.2.1深度学习推荐算法(下).mp4 52.35M | ├──12_3.2.2深度学习推荐算法(下)1.mp4 95.18M | ├──13_4.1embedding技术.mp4 49.78M | ├──14_4.2word2vec.mp4 63.14M | ├──15_4.3item2vec_graph.mp4 111.66M | ├──16_5.1特征工程.mp4 149.14M | ├──17_5.2模型与特征实时性.mp4 26.00M | ├──18_5.3策略与优化目标设定.mp4 29.09M | ├──19_6.1冷启动问题概述.mp4 35.77M | ├──1_1.1推荐系统的起源与应用.mp4 35.24M | ├──20_6.2汤普森&UCB.mp4 69.38M | ├──21_6.3Lin_UCB.mp4 48.64M | ├──22_7.1推荐系统的工程实现.mp4 125.36M | ├──23_7.2推荐系统的评估.mp4 81.32M | ├──24_8.1国外推荐系统前沿实践.mp4 142.30M | ├──25_8.2国内推荐系统前沿实践.mp4 93.98M | ├──26_9.1课程总结.mp4 105.79M | ├──27_9.2职业发展.mp4 25.14M | ├──2_1.2推荐系统的架构.mp4 54.35M | ├──3_2.1.1倒排索引.mp4 30.52M | ├──4_2.1.2用户协同过滤.mp4 34.58M | ├──5_2.1.3物品协同过滤.mp4 29.59M | ├──6_2.1.4隐语义模型.mp4 39.72M | ├──7_2.2.1基础推荐算法下-0.mp4 83.44M | ├──8_2.2.2基础推荐算法下-1.mp4 84.44M | └──9_3.1.1深度推荐算法上-0.mp4 53.45M ├──1_Part02:入门实战 | ├──0_第3节:matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用(下).mp4 230.85M | ├──1_第2节:matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用(上).mp4 211.54M | └──2_第1节:推荐系统的整体架构.mp4 217.78M ├──2_Part03:进阶实战 | ├──0_第4节:电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用(下).mp4 159.15M | ├──1_第3节:电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用(上).mp4 157.34M | ├──2_第2节:电商场景中FM算法的应用(下).mp4 175.40M | └──3_第1节:电商场景中FM算法的应用(上).mp4 169.19M ├──3_Part05:拓展:一、深度模型在招聘业务中的应用 | ├──0_第4节:tensorflow工程化实践.mp4 185.27M | ├──1_第3节:编码实训课.mp4 164.64M | ├──2_第2节:基于注意力的推荐模型.mp4 127.47M | └──3_第1节:基于CNN和RNN计算词权重.mp4 113.41M ├──4_Part04:高阶实战 | ├──0_第4节:基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用(下).mp4 179.36M | ├──1_第3节:基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用(上).mp4 104.08M | ├──2_第2节:基于DCN的广告场景在排序中的应用(下).mp4 138.93M | └──3_第1节:基于DCN的广告场景在排序中的应用(上).mp4 99.56M ├──0_推荐系统1v多课件资料汇总.html 0.25kb ├──1_推荐系统1v多会议沟通(1)-9.25.mp4 51.45M ├──2_推荐系统1v多会议沟通(2)-10.9.mp4 193.86M ├──3_推荐系统1v多会议沟通(3)-10.16.mp4 81.20M ├──4_推荐系统1v多会议沟通(4)-10.23.mp4 122.00M ├──5_推荐系统1v多会议沟通(5)-10.29.mp4 57.19M └──6_推荐系统1v多会议沟通(6)-11.6.mp4 91.69M
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