2023年軟考網(wǎng)絡(luò )工程師視頻課程套餐【精講+真題+沖刺】
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大數據推薦系統訓練營(yíng)
資源簡(jiǎn)介：
課程來(lái)自于 推薦系統-小象學(xué)院-大數據推薦系統訓練營(yíng)
推薦系統是一個(gè)相當火熱的研究方向，在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界都得到了大家的廣泛關(guān)注。希望通過(guò)此文，總結一些關(guān)于推薦系統領(lǐng)域相關(guān)的會(huì )議、知名學(xué)者，以及做科研常用的數據集、代碼庫等，一來(lái)算是對自己涉獵推薦系統領(lǐng)域的整理和總結，二來(lái)希望能夠幫助想入門(mén)推薦系統的童鞋們提供一個(gè)參考，希望能夠盡快上手推薦系統，進(jìn)而更好更快的深入科研也好、工程也罷。
大數據推薦系統訓練營(yíng)百度網(wǎng)盤(pán)文件目錄
項目就業(yè)視頻
PART1
課程總結.mp4
第1課時(shí) L2階段學(xué)習說(shuō)明.mp4
第2課時(shí) 基本介紹.mp4
第3課時(shí) 推薦系統基礎.mp4
第4課時(shí) 推薦系統公司級別的架構方法介紹(一).mp4
第5課時(shí) 推薦系統公司級別的架構方法介紹(二).mp4
第6課時(shí) 推薦系統公司級別的架構方法介紹(三).mp4
第7課時(shí) 推薦系統實(shí)踐書(shū)籍導讀.mp4
第8課時(shí)： 項目介紹與說(shuō)明.mp4
第9、10課時(shí)： 京東購買(mǎi)預估第1種解決方案.mp4
第11、12課時(shí)： 京東購買(mǎi)預估第2種解決方案.mp4
第13、14課時(shí)： 京東購買(mǎi)預估第3種解決方案.mp4
第15課時(shí)： rossmann連鎖商店銷(xiāo)量預估解決方案.mp4
第16、17課時(shí)： 阿里口碑流量預測解決方案1.mp4
第18、19課時(shí)： 阿里口碑流量預測解決方案2.mp4
第20、21課時(shí)： 阿里口碑流量預測top方案PPT一覽.mp4
第22課時(shí)： 推薦系統方法講解.mp4
第23課時(shí)： 音樂(lè )推薦系統數據解析.mp4
第24課時(shí)： 基于surprise的歌單推薦系統.mp4
第25課時(shí)： 用戶(hù)行為序列建模的推薦系統.mp4
第26課時(shí)： 電影推薦系統的構建（上）.mp4
PART2
第27課時(shí)： 電影推薦系統的構建（下）.mp4
第28課時(shí)： 課程說(shuō)明與wide_and_deep模型講解.mp4
第29課時(shí)： wide_and_deep模型示例.mp4
第30課時(shí)： 使用wide_and_deep模型的youtube推薦系統.mp4
第31課時(shí)： 抖音短視頻理解與推薦案例背景.mp4
第32課時(shí) xDeepFM模型講解.mp4
第33、34課時(shí)： 抖音推薦案例講解.mp4
第35課時(shí)： 推薦項目說(shuō)明.mp4
基礎視頻
PART1
README.txt
刀網(wǎng)地址發(fā)布頁(yè).url
1.3推薦系統的技術(shù)演進(jìn).mp4
1.4推薦系統的核心產(chǎn)品問(wèn)題.mp4
1.1課程簡(jiǎn)介.mp4
1.2推薦系統的演化過(guò)程.mp4
2.6交叉驗證.mp4
2.3假設集合.mp4
2.8最優(yōu)化方法.mp4
2.7損失函數和正則化.mp4
2.9貝葉斯決策理論.mp4
2.1學(xué)習方法.mp4
2.4VC維和Bias.mp4
2.2機器學(xué)習的學(xué)習問(wèn)題.mp4
2.10總結如何構建自己的知識脈絡(luò ).mp4
2.5Bias.mp4
3.3物品相似度的算法實(shí)現.mp4
3.1基于User的協(xié)同過(guò)濾算法.mp4
3.7隨機游走算法.mp4
3.2基于Item的協(xié)同過(guò)濾算法.mp4
3.6反饋時(shí)效性?xún)?yōu)化.mp4
3.4協(xié)同過(guò)濾算法的變種.mp4
3.5間隔時(shí)效性?xún)?yōu)化.mp4
3.8圖模型embedding算法.mp4
4.2詞袋模型和向量空間模型.mp4
4.7LDA的應用實(shí)例.mp4
4.1推薦系統策略流程和核心問(wèn)題.mp4
4.8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型.mp4
4.5概率隱語(yǔ)義模型pLSA.mp4
4.3詞袋模型的拓展TF.mp4
4.9行為數據文檔化.mp4
4.10行為序列數據文檔化和向量化.mp4
4.4隱語(yǔ)義模型LSA.mp4
4.6生成式概率隱語(yǔ)義模型LDA.mp4
5.1推薦系統中的用戶(hù)畫(huà)像.mp4
5.5用戶(hù)興趣模型的復雜方法.mp4
5.3物品側畫(huà)像.mp4
5.7用戶(hù)興趣模型的架構設計.mp4
5.2用戶(hù)畫(huà)像的價(jià)值準則.mp4
5.4用戶(hù)興趣模型的簡(jiǎn)單方法.mp4
5.6用戶(hù)興趣擴展.mp4
6.3模型效果評估.mp4
6.2常用模型介紹.mp4
6.4常用模型介紹.mp4
6.5模型效果評估.mp4
6.1問(wèn)題分析與目標定義.mp4
6.6機器學(xué)習系統架構設計.mp4
7.3在線(xiàn)效果評測方法.mp4
7.2離線(xiàn)效果評測方法.mp4
7.4在線(xiàn)評測方法.mp4
7.1常用評測指標.mp4
7.5更好更快的在線(xiàn)系統.mp4
PART2
PART2
7.7系統監控.mp4
7.6交叉實(shí)驗.mp4
8.1多臂老虎機和EE問(wèn)題.mp4
8.2多臂老虎機問(wèn)題.mp4
8.7機器學(xué)習中的EE關(guān)系.mp4
8.8推薦系統中的EE思考.mp4
8.5湯普森采樣.mp4
8.4UCB算法.mp4
8.3e貪心算法.mp4
8.6LinUCB.mp4
9.6從離線(xiàn)到在線(xiàn).mp4
9.4在線(xiàn)層架構.mp4
9.1推薦系統架構設計.mp4
9.5系統架構演進(jìn)原則.mp4
9.7基于DSL的系統架構設計.mp4
9.3離線(xiàn)層架構.mp4
9.2系統邊界和外部依賴(lài).mp4
10.1推薦系統的挑戰以及前沿發(fā)展.mp4
10.6召回技術(shù)的局限性.mp4
10.4信息繭房.mp4
10.3相關(guān)性和因果性.mp4
10.7總結.mp4
10.2推薦結果顯示.mp4
10.5轉化率偏置問(wèn)題.mp4
2.9貝葉斯決策理論[00-10-14][20230228-232012472].jpg
5.6用戶(hù)興趣擴展[00-07-58][20230228-231908807].jpg
8.8推薦系統中的EE思考[00-06-11][20230228-231828429].jpg
10.5轉化率偏置問(wèn)題[00-14-20][20230228-231838504].jpg
10.6召回技術(shù)的局限性[00-20-20][20230228-231844900].jpg
第22課時(shí)： 推薦系統方法講解[00-37-57][20230228-23203509].jpg
第32課時(shí) xDeepFM模型講解[00-08-06][20230228-232044704].jpg
第32課時(shí) xDeepFM模型講解[00-17-32][20230228-232048880].jpg
大數據推薦系統訓練營(yíng)百度網(wǎng)盤(pán)
軟考高級-系統架構設計師高級實(shí)踐課程
軟考高級-系統架構設計師高級實(shí)踐課程
大數據推薦系統訓練營(yíng)
