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(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)訓(xùn)練營(yíng)
資源簡(jiǎn)介：
課程來(lái)自于 推薦系統(tǒng)-小象學(xué)院-大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)訓(xùn)練營(yíng)
推薦系統(tǒng)是一個(gè)相當(dāng)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。希望通過此文，總結(jié)一些關(guān)于推薦系統(tǒng)領(lǐng)域相關(guān)的會(huì)議、知名學(xué)者，以及做科研常用的數(shù)據(jù)集、代碼庫(kù)等，一來(lái)算是對(duì)自己涉獵推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的整理和總結(jié)，二來(lái)希望能夠幫助想入門推薦系統(tǒng)的童鞋們提供一個(gè)參考，希望能夠盡快上手推薦系統(tǒng)，進(jìn)而更好更快的深入科研也好、工程也罷。
大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)訓(xùn)練營(yíng)百度網(wǎng)盤文件目錄
項(xiàng)目就業(yè)視頻
PART1
課程總結(jié).mp4
第1課時(shí) L2階段學(xué)習(xí)說(shuō)明.mp4
第2課時(shí) 基本介紹.mp4
第3課時(shí) 推薦系統(tǒng)基礎(chǔ).mp4
第4課時(shí) 推薦系統(tǒng)公司級(jí)別的架構(gòu)方法介紹(一).mp4
第5課時(shí) 推薦系統(tǒng)公司級(jí)別的架構(gòu)方法介紹(二).mp4
第6課時(shí) 推薦系統(tǒng)公司級(jí)別的架構(gòu)方法介紹(三).mp4
第7課時(shí) 推薦系統(tǒng)實(shí)踐書籍導(dǎo)讀.mp4
第8課時(shí)： 項(xiàng)目介紹與說(shuō)明.mp4
第9、10課時(shí)： 京東購(gòu)買預(yù)估第1種解決方案.mp4
第11、12課時(shí)： 京東購(gòu)買預(yù)估第2種解決方案.mp4
第13、14課時(shí)： 京東購(gòu)買預(yù)估第3種解決方案.mp4
第15課時(shí)： rossmann連鎖商店銷量預(yù)估解決方案.mp4
第16、17課時(shí)： 阿里口碑流量預(yù)測(cè)解決方案1.mp4
第18、19課時(shí)： 阿里口碑流量預(yù)測(cè)解決方案2.mp4
第20、21課時(shí)： 阿里口碑流量預(yù)測(cè)top方案PPT一覽.mp4
第22課時(shí)： 推薦系統(tǒng)方法講解.mp4
第23課時(shí)： 音樂推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)解析.mp4
第24課時(shí)： 基于surprise的歌單推薦系統(tǒng).mp4
第25課時(shí)： 用戶行為序列建模的推薦系統(tǒng).mp4
第26課時(shí)： 電影推薦系統(tǒng)的構(gòu)建（上）.mp4
PART2
第27課時(shí)： 電影推薦系統(tǒng)的構(gòu)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(tǒng).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(xiàng)目說(shuō)明.mp4
基礎(chǔ)視頻
PART1
README.txt
刀網(wǎng)地址發(fā)布頁(yè).url
1.3推薦系統(tǒng)的技術(shù)演進(jìn).mp4
1.4推薦系統(tǒng)的核心產(chǎn)品問題.mp4
1.1課程簡(jiǎn)介.mp4
1.2推薦系統(tǒng)的演化過程.mp4
2.6交叉驗(yàn)證.mp4
2.3假設(shè)集合.mp4
2.8最優(yōu)化方法.mp4
2.7損失函數(shù)和正則化.mp4
2.9貝葉斯決策理論.mp4
2.1學(xué)習(xí)方法.mp4
2.4VC維和Bias.mp4
2.2機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)問題.mp4
2.10總結(jié)如何構(gòu)建自己的知識(shí)脈絡(luò).mp4
2.5Bias.mp4
3.3物品相似度的算法實(shí)現(xiàn).mp4
3.1基于User的協(xié)同過濾算法.mp4
3.7隨機(jī)游走算法.mp4
3.2基于Item的協(xié)同過濾算法.mp4
3.6反饋時(shí)效性優(yōu)化.mp4
3.4協(xié)同過濾算法的變種.mp4
3.5間隔時(shí)效性優(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(yīng)用實(shí)例.mp4
4.1推薦系統(tǒng)策略流程和核心問題.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(shù)據(jù)文檔化.mp4
4.10行為序列數(shù)據(jù)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(tǒng)中的用戶畫像.mp4
5.5用戶興趣模型的復(fù)雜方法.mp4
5.3物品側(cè)畫像.mp4
5.7用戶興趣模型的架構(gòu)設(shè)計(jì).mp4
5.2用戶畫像的價(jià)值準(zhǔn)則.mp4
5.4用戶興趣模型的簡(jiǎn)單方法.mp4
5.6用戶興趣擴(kuò)展.mp4
6.3模型效果評(píng)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(píng)估.mp4
6.1問題分析與目標(biāo)定義.mp4
6.6機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì).mp4
7.3在線效果評(píng)測(cè)方法.mp4
7.2離線效果評(píng)測(cè)方法.mp4
7.4在線評(píng)測(cè)方法.mp4
7.1常用評(píng)測(cè)指標(biāo).mp4
7.5更好更快的在線系統(tǒng).mp4
PART2
PART2
7.7系統(tǒng)監(jiān)控.mp4
7.6交叉實(shí)驗(yàn).mp4
8.1多臂老虎機(jī)和EE問題.mp4
8.2多臂老虎機(jī)問題.mp4
8.7機(jī)器學(xué)習(xí)中的EE關(guān)系.mp4
8.8推薦系統(tǒng)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從離線到在線.mp4
9.4在線層架構(gòu).mp4
9.1推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì).mp4
9.5系統(tǒng)架構(gòu)演進(jìn)原則.mp4
9.7基于DSL的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì).mp4
9.3離線層架構(gòu).mp4
9.2系統(tǒng)邊界和外部依賴.mp4
10.1推薦系統(tǒng)的挑戰(zhàn)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(jié).mp4
10.2推薦結(jié)果顯示.mp4
10.5轉(zhuǎn)化率偏置問題.mp4
2.9貝葉斯決策理論[00-10-14][20230228-232012472].jpg
5.6用戶興趣擴(kuò)展[00-07-58][20230228-231908807].jpg
8.8推薦系統(tǒng)中的EE思考[00-06-11][20230228-231828429].jpg
10.5轉(zhuǎn)化率偏置問題[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(tǒng)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(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)訓(xùn)練營(yíng)百度網(wǎng)盤
軟考高級(jí)-系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)師高級(jí)實(shí)踐課程
軟考高級(jí)-系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)師高級(jí)實(shí)踐課程
大數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)訓(xùn)練營(yíng)
