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    BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战

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  • TA的每日心情
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    发表于 2018-9-2 05:53:20 | 显示全部楼层 |阅读模式


    【课程目录】

    第1章 个性化推荐算法综述

    1-1 个性化推荐算法综述
    1-2 个性化召回算法综述

    第2章 基于邻域的个性化召回算法LFM

    2-1 LFM算法综述
    2-2 LFM算法的理论基础与公式推导
    2-3 基础工具函数的代码书写
    2-4 LFM算法训练数据抽取
    2-5 LFM模型训练
    2-6 基于LFM的用户个性化推荐与推荐结果分析

    第3章 基于图的个性化推荐召回算法personal rank

    3-1 personal rank算法的背景与物理意义
    3-2 personal rank 算法的数学公式推导
    3-3 代码构建用户物品二分图
    3-4 代码实战personal rank算法的基础版本
    3-5 代码实战personal rank算法矩阵版本

    第4章 基于深度学习的个性化召回算法item2vec

    4-1 item2vec算法的背景与物理意义
    4-2 item2vec依赖模型word2vec之cbow数学原理介绍
    4-3 item2vec依赖模型word2vec之skip gram数学原理介绍
    4-4 代码生成item2vec模型所需训练数据
    4-5 word2vec运行参数介绍与item embedding
    4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理

    第5章 基于内容的推荐方法content based

    5-1 content based算法理论知识介绍
    5-2 content based算法代码实战之工具函数的书写
    5-3 用户刻画与基于内容推荐的代码实战。

    第6章 个性化召回算法总结与回顾

    6-1 个性化召回算法总结与评估方法的介绍。

    第7章 综述学习排序

    7-1 学习排序综述

    第8章 浅层排序模型逻辑回归

    8-1 逻辑回归模型的背景知识介绍
    8-2 逻辑回归模型的数学原理
    8-3 样本选择与特征选择相关知识
    8-4 代码实战LR之样本选择
    8-5 代码实战LR之离散特征处理
    8-6 代码实战LR之连续特征处理
    8-7 LR模型的训练
    8-8 LR模型在测试数据集上表现
    8-9 LR模型训练之组合特征介绍

    第9章 浅层排序模型gbdt

    9-1 背景知识介绍之决策树
    9-2 梯度提升树的数学原理与构建流程
    9-3 xgboost数学原理介绍
    9-4 gbdt与LR混合模型网络介绍
    9-5 代码训练gbdt模型
    9-6 gbdt模型最优参数选择
    9-7 代码训练gbdt与LR混合模型
    9-8 模型在测试数据集表现


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  • TA的每日心情
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    发表于 2020-1-10 23:49:25 | 显示全部楼层
    我是来刷分的,嘿嘿

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  • TA的每日心情
    擦汗
    2020-6-28 20:49
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    发表于 2020-1-11 08:13:20 | 显示全部楼层
    支持一下

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  • TA的每日心情

    2020-4-17 08:21
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    发表于 2020-1-11 08:49:41 | 显示全部楼层
    路过,支持一下啦

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  • TA的每日心情
    慵懒
    6 天前
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    发表于 2020-1-11 11:08:48 | 显示全部楼层
    好好 学习了 确实不错

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  • TA的每日心情
    奋斗
    2020-6-26 16:56
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    发表于 2020-1-11 11:55:58 | 显示全部楼层
    帮你顶下哈!!

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  • TA的每日心情
    难过
    2020-6-25 08:34
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    发表于 2020-2-13 16:01:19 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

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    发表于 2020-2-13 19:23:26 | 显示全部楼层
    支持一下

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  • TA的每日心情
    无聊
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    发表于 2020-2-13 19:33:34 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    擦汗
    2020-6-1 20:54
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    发表于 2020-2-13 19:56:38 | 显示全部楼层
    谢谢分享

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