2021推荐系统算法工程师实战教程 推荐算法视频教程 大数据推荐系统算法 Python推荐系统算法 智能推荐系统算法(视频+源码+课件)

作者: admin 分类: 机器学习和人工智能教程合集 发布时间: 2019-03-05 03:02

 

系列一:推荐系统算法工程师——从入门到就业


| ├──资料
| | ├──代码.zip 3.98M
| | ├──推荐环境.pptx 65.54M
| | ├──推荐算法第二课.pptx 2.03M | | ├──推荐算法第三课.pdf 1.80M
| | ├──推荐算法第五课.pdf 1.66M | | ├──推荐算法第一课.pdf 1.74M
| | ├──推荐算法概览.pdf 588.75kb | | ├──推荐算法关联规则.pdf 1.46M
| | ├──推荐算法实现协同过滤UCF.pdf 823.57kb | | ├──推荐算法协同过滤及实现.pdf 586.04kb
| | ├──推荐引擎.pdf 582.01kb
| | └──推荐引擎实时处理.pdf 1.16M | ├──10推荐引擎-实现简单的实时推荐算法(2).mp4 134.91M
| ├──11_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法(3).mp4 137.54M
| ├──12_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法(4).mp4 177.39M
| ├──13_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法(1).mp4 109.68M
| ├──14_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法(2).mp4 104.07M
| ├──15_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法(3).mp4 145.80M
| ├──16_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法(4).mp4 120.74M
| ├──17_推荐引擎 – 实践课(1).mp4 142.93M
| ├──18_推荐引擎 – 实践课(2).mp4 155.19M
| ├──19_推荐算法 -实现基础规则算法(1).mp4 94.24M
| ├──1_深度学习在推荐系统中的应用.mp4 196.03M
| ├──20_推荐算法 -实现基础规则算法(2).mp4 86.51M
| ├──21_推荐算法 -实现基础规则算法(3).mp4 98.24M
| ├──22_推荐算法 -实现基础规则算法(4).mp4 81.99M
| ├──23_推荐算法 -实现协同过滤UCF(1).mp4 161.45M
| ├──24_推荐算法 -实现协同过滤UCF(2).mp4 181.62M
| ├──25_推荐算法 -实现协同过滤UCF(3).mp4 179.63M
| ├──26_推荐算法 -实现协同过滤UCF(4).mp4 189.58M
| ├──27_推荐算法 – 实现协同过滤icf(1).mp4 80.84M
| ├──28_推荐算法 – 实现协同过滤icf(2).mp4 92.41M
| ├──29_推荐算法 – 实现协同过滤icf(1).mp4 85.92M
| ├──2_推荐系统的深度学习应用之IMDb解析.mp4 212.57M
| ├──30_推荐算法 – 实现协同过滤icf(2).mp4 124.22M
| ├──31_推荐算法 – 实践课(1).mp4 142.75M
| ├──32_推荐算法 – 实践课(2).mp4 139.40M
| ├──33_推荐算法 – 实践课(3).mp4 175.71M
| ├──34_推荐算法 – 实践课(4).mp4 161.51M
| ├──35_推荐算法 – 实现关联规则(1).mp4 90.32M
| ├──36_推荐算法 – 实现关联规则(2).mp4 165.04M
| ├──37_推荐算法 – 实现关联规则(3).mp4 160.06M
| ├──38_推荐算法 – 实现关联规则(4).mp4 162.05M
| ├──39_推荐算法 – 实现关联规则(5).mp4 141.94M
| ├──3_推荐引擎-实现基础工程(1).mp4 168.42M
| ├──40_推荐算法 – 实现关联规则(6).mp4 220.21M
| ├──41_推荐算法 – 推荐综合(1).mp4 268.53M
| ├──42_推荐算法 – 推荐综合(2).mp4 201.11M
| ├──43_拼装推荐结果(1).mp4 144.56M
| ├──44_拼装推荐结果(2).mp4 196.41M
| ├──45_推荐环境 – TensorFlow(1).mp4 130.81M
| ├──46_推荐环境 – TensorFlow(2).mp4 122.84M
| ├──47_推荐环境 – TensorFlow(3).mp4 129.44M
| ├──48_推荐环境 – TensorFlow(4).mp4 181.74M
| ├──49_推荐环境 – TensorFlow(5).mp4 220.77M
| ├──4_推荐引擎-实现基础工程 (2).mp4 171.32M
| ├──50_推荐环境 – TensorFlow(6).mp4 128.69M
| ├──51_推荐环境 – TensorFlow(7).mp4 113.90M
| ├──52_推荐环境 – TensorFlow(8).mp4 210.71M
| ├──53_推荐环境 – TensorFlow(9).mp4 140.68M
| ├──5_推荐引擎-实现基础工程(3).mp4 152.77M
| ├──6_推荐引擎-实现基础工程(4).mp4 164.71M
| ├──7_推荐引擎-实现基本的实时处理(1).mp4 82.56M
| ├──8_推荐引擎-实现基本的实时处理(2).mp4 95.67M
| └──9_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法(1).mp4 244.76M

 

系列二:2020年精准营销千人千面推荐算法实战

| ├──00.配套资料(代码、软件、讲义)
| | ├──代码
| | ├──讲义
| | └──软件安装
| ├──001.课程导学.mp4 62.92M
| ├──002.项目设计业务需求.mp4 97.87M
| ├──003.项目设计技术分解&模块设计.mp4 75.88M
| ├──004.阶段小结.mp4 7.66M
| ├──005.开发工具介绍.mp4 63.55M
| ├──006.springbootweb搭建.mp4 58.81M
| ├──007.springbootweb搭建_1.mp4 58.81M
| ├──008.service及mybatis接入(上).mp4 67.89M
| ├──009.service及mybatis接入(下).mp4 77.15M
| ├──010.通用返回和异常处理.mp4 118.98M
| ├──011.页面请求资源处理.mp4 66.79M
| ├──012.用户服务搭建(上).mp4 104.24M
| ├──013.用户服务搭建(下).mp4 83.62M
| ├──014.用户模块前端页面接入.mp4 109.72M
| ├──015.运营后台之metronic模版介绍.mp4 58.63M
| ├──016.运营后台管理员模块(上).mp4 64.91M
| ├──017.运营后台管理员模块(下).mp4 81.70M
| ├──018.运营后台首页模块.mp4 56.08M
| ├──019.商家入驻流程(1).mp4 97.25M
| ├──020.商家入驻流程(2).mp4 53.34M
| ├──021.商家入驻流程(3).mp4 61.23M
| ├──022.商家入驻流程(4).mp4 24.08M
| ├──023.品类管理服务(上).mp4 83.50M
| ├──024.品类管理服务(中).mp4 40.49M
| ├──025.品类管理服务(下).mp4 27.33M
| ├──026.门店管理服务(上).mp4 154.86M
| ├──027.门店管理服务(中).mp4 36.01M
| ├──028.门店管理服务(下).mp4 41.02M
| ├──029.门店推荐V1.0接入(上).mp4 74.15M
| ├──030.门店推荐V1.0接入(中).mp4 49.58M
| ├──031.门店推荐V1.0接入(下).mp4 59.12M
| ├──032.门店搜索V1.0接入(1).mp4 45.11M
| ├──033.门店搜索V1.0接入(2).mp4 82.12M
| ├──034.门店搜索V1.0接入(3).mp4 44.44M
| ├──035.门店搜索V1.0接入(4).mp4 43.55M
| ├──036.本章目标.mp4 6.91M
| ├──037.搜索原理(上).mp4 124.25M
| ├──038.搜索原理(下).mp4 37.05M
| ├──039.安装elasticsearch和kibana.mp4 64.85M
| ├──040.分布式原理(上).mp4 31.31M
| ├──041.分布式原理(中).mp4 64.52M
| ├──042.分布式原理(下).mp4 54.87M
| ├──043.ES基础语法(上).mp4 57.89M
| ├──044.ES基础语法(中).mp4 76.28M
| ├──045.ES基础语法(下).mp4 61.95M
| ├──046.ES高级查询语法.mp4 125.30M
| ├──047.ES字段类型.mp4 23.79M
| ├──048.tmdb介绍.mp4 53.25M
| ├──049.tmdb索引创建(上).mp4 35.23M
| ├──050.tmdb索引创建(下).mp4 37.47M
| ├──051.tmdb文档导入(上).mp4 73.43M
| ├──052.查询语句进阶(1).mp4 38.68M
| ├──053.查询语句进阶(2).mp4 49.58M
| ├──054.查询语句进阶(3).mp4 45.83M
| ├──055.查询语句进阶(4).mp4 25.53M
| ├──056.查询语句进阶(5).mp4 32.15M
| ├──057.查询语句进阶(6).mp4 26.26M
| ├──058.多字段查询进阶(1).mp4 60.14M
| ├──059.多字段查询进阶(2).mp4 20.27M
| ├──060.多字段查询进阶(3).mp4 32.84M
| ├──061.多字段查询进阶(4).mp4 63.03M
| ├──062.过滤与排序.mp4 70.52M
| ├──063.自定义score计算(上).mp4 53.62M
| ├──064.自定义score计算(下).mp4 49.87M
| ├──065.IK分词器构建(1).mp4 53.61M
| ├──066.IK分词器构建(2).mp4 26.07M
| ├──067.IK分词器构建(3).mp4 25.93M
| ├──068.IK分词器构建(4).mp4 53.58M
| ├──069.IK分词器构建(5).mp4 26.33M
| ├──070.门店索引构建(上).mp4 55.20M
| ├──071.门店索引构建(下).mp4 43.70M
| ├──072.logstash-input-jdbc构建索引(1).mp4 89.39M
| ├──073.logstash-input-jdbc构建索引(2).mp4 82.34M
| ├──074.logstash-input-jdbc构建索引(3).mp4 52.40M
| ├──075.logstash-input-jdbc构建索引(3)_1.mp4 52.40M
| ├──076.logstash-input-jdbc构建索引(4).mp4 27.39M
| ├──077.logstash-input-jdbc构建索引(4)_1.mp4 27.39M
| ├──078.门店搜索(1).mp4 48.80M
| ├──079.门店搜索(2).mp4 27.81M
| ├──080.门店搜索(3).mp4 23.85M
| ├──081.门店搜索(4).mp4 127.69M
| ├──082.java搜索接入(1).mp4 63.25M
| ├──083.java搜索接入(2).mp4 93.72M
| ├──084.java搜索接入(3).mp4 68.89M
| ├──085.java搜索接入(4).mp4 49.41M
| ├──086.java搜索接入(5).mp4 48.51M
| ├──087.java搜索接入(6).mp4 35.12M
| ├──088.java搜索接入(7).mp4 44.76M
| ├──089.遗留问题.mp4 7.56M
| ├──090.定制化分词器之扩展词库(上).mp4 86.62M
| ├──091.定制化分词器之扩展词库(下).mp4 16.09M
| ├──092.同义词扩展.mp4 105.17M
| ├──093.相关性重塑(上).mp4 89.60M
| ├──094.相关性重塑(中).mp4 87.87M
| ├──095.相关性重塑(下).mp4 79.44M
| ├──096.canal索引构建进阶(1).mp4 33.15M
| ├──097.canal索引构建进阶(2).mp4 46.39M
| ├──098.canal索引构建进阶(3).mp4 62.14M
| ├──099.canal索引构建进阶(4).mp4 45.35M
| ├──100.canal索引构建进阶(5).mp4 47.53M
| ├──101.canal索引构建进阶(6).mp4 47.53M
| ├──102.canal索引构建进阶(6)_1.mp4 47.53M
| ├──103.canal自定义接入(1).mp4 55.70M
| ├──104.canal自定义接入(2).mp4 42.36M
| ├──105.canal自定义接入(3).mp4 102.96M
| ├──106.canal自定义接入(4).mp4 62.56M
| ├──107.0搜索课程总结.mp4 15.93M
| ├──108.推荐原理(上).mp4 38.26M
| ├──109.推荐原理(下).mp4 57.64M
| ├──110.推荐系统架构.mp4 89.00M
| ├──111.个性化召回als算法原理讲解.mp4 55.40M
| ├──112.个性化排序lr算法原理讲解.mp4 24.09M
| ├──113.spark原理讲解.mp4 68.04M
| ├──114.als算法实现(上).mp4 49.22M
| ├──115.als算法实现(中).mp4 126.14M
| ├──116.als算法实现(下).mp4 102.73M
| ├──117.lr算法实现(上).mp4 15.05M
| ├──118.lr算法实现(中).mp4 50.17M
| ├──119.lr算法实现(下).mp4 75.42M
| ├──120.点评推荐接入(上).mp4 51.67M
| ├──121.点评推荐接入(下).mp4 70.39M
| └──122.项目结尾.mp4 12.85M

 

系列三:spark2.x+协同过滤算法,开发企业级个性化推荐系统

|   ├──第10章 推荐系统搭建——推荐结果存储 

|   |   ├──10-1 数仓ODS和DWD层搭建_.mp4  20.72M

|   |   ├──10-2 搭建用户行为日志数据仓库_.mp4  46.53M

|   |   └──10-3 利用外部分区表存储用户行为_.mp4  45.81M

|   ├──第11章 推荐系统搭建——推荐效果评估模块 

|   |   ├──11-1 AB Test_.mp4  8.06M

|   |   ├──11-2 AB Test的分流管理_.mp4  9.84M

|   |   ├──11-3 搭建AB Test 实验控制台(上)_.mp4  110.25M

|   |   ├──11-4 搭建AB Test 实验控制台(下)_.mp4  56.25M

|   |   └──11-5 常用评测指标_.mp4  9.28M

|   ├──第12章 知识拓展——基于关联规则的推荐算法 

|   |   ├──12-1 基于Apriori的关联算法_.mp4  13.66M

|   |   ├──12-2 基于Spark实现Apriori算法(上)_.mp4  71.22M

|   |   ├──12-3 基于Spark实现Apriori算法(下)_.mp4  103.97M

|   |   ├──12-4 基于FP-Growth的关联算法_.mp4  21.31M

|   |   └──12-5 基于Spark实现FP-Growth算法_.mp4  64.59M

|   ├──第13章 知识拓展——基于机器学习的推荐算法 

|   |   ├──13-1 RBM神经网络_.mp4  11.84M

|   |   ├──13-2 CNN卷积神经网络_.mp4  16.75M

|   |   └──13-3 RNN循环神经网络_.mp4  21.75M

|   ├──第14章 知识拓展——基于内容的推荐算法 

|   |   ├──14-1 文本向量化_.mp4  19.47M

|   |   ├──14-2 基于Spark实现TF-IDF_.mp4  78.66M

|   |   └──14-3 课程总结_.mp4  35.69M

|   ├──第1章 课程介绍与学习指南 

|   |   └──1-1 课程介绍及导学_.mp4  24.97M

|   ├──第2章 了解推荐系统的生态 

|   |   ├──2-2 推荐系统的关键元素和思维模式_.mp4  27.16M

|   |   ├──2-3 推荐算法的主要分类_.mp4  33.06M

|   |   ├──2-4 推荐系统常见的问题_.mp4  17.59M

|   |   └──2-5 推荐系统效果评测_.mp4  39.00M

|   ├──第3章 给学习算法打基础 

|   |   ├──3-2 推荐系统涉及的数学知识_.mp4  19.06M

|   |   └──3-3 推荐系统涉及的概率统计知识_.mp4  30.84M

|   ├──第4章 详解协同过滤推荐算法原理 

|   |   ├──4-10 基于模型的协同过滤_.mp4  8.91M

|   |   ├──4-11 基于矩阵分解模型的两种算法:SVD和PMF_.mp4  53.28M

|   |   ├──4-12 缺失值填充_.mp4  91.28M

|   |   ├──4-2 本章作业_.mp4  7.00M

|   |   ├──4-3 协同过滤的数学知识:最小二乘法_.mp4  46.16M

|   |   ├──4-4 协同过滤的数学知识:梯度下降法_.mp4  85.00M

|   |   ├──4-5 协同过滤的数学知识:余弦相似度_.mp4  43.38M

|   |   ├──4-6 什么是user-based的协同过滤_.mp4  65.41M

|   |   ├──4-7 基于Spark实现user-based协同过滤_.mp4  70.88M

|   |   ├──4-8 什么是item-based协同过滤_.mp4  54.00M

|   |   └──4-9 基于Spark实现item-based协同过滤_.mp4  68.75M

|   ├──第5章 Spark内置推荐算法ALS原理 

|   |   ├──5-1 ALS 算法原理_.mp4  13.28M

|   |   ├──5-2 ALS 算法在Spark上的实现_.mp4  112.41M

|   |   └──5-3 ALS 算法在 Spark 上的源码分析_.mp4  78.28M

|   ├──第6章 推荐系统搭建——需求分析和环境搭建 

|   |   ├──6-2 项目需求分析 技术分解 模块设计_.mp4  8.78M

|   |   ├──6-3 开发环境搭建_.mp4  84.12M

|   |   └──6-4 环境问题 工具问题 版本问题_.mp4  25.50M

|   ├──第7章 推荐系统搭建——UI界面模块 

|   |   ├──7-1 VUE+ElementUI简单入门_.mp4  41.41M

|   |   ├──7-2 用户访问页面实现_.mp4  48.16M

|   |   ├──7-3 AB Test 控制台页面(上)_.mp4  47.12M

|   |   └──7-4 AB Test 控制台页面(下)_.mp4  90.84M

|   ├──第8章 推荐系统搭建——数据层 

|   |   ├──8-1 数据上报(上)_.mp4  72.31M

|   |   ├──8-2 数据上报(下)_.mp4  107.06M

|   |   ├──8-3 日志清洗和格式化数据(上)_.mp4  107.00M

|   |   ├──8-4 日志清洗和格式化数据(中)_.mp4  105.12M

|   |   ├──8-5 日志清洗和格式化数据(下)_.mp4  115.12M

|   |   └──8-6 分析用户行为和商品属性_.mp4  15.12M

|   ├──第9章 推荐系统搭建——推荐引擎 

|   |   ├──9-1 基于用户行为构建评分矩阵_.mp4  26.41M

|   |   ├──9-10 实时推荐:通过FTRL更新特征权重-代码实现_.mp4  63.72M

|   |   ├──9-11 离线推荐和实时推荐项目梳理_.mp4  56.44M

|   |   ├──9-2 离线推荐:基于用户角度召回策略筛选候选集(上)_.mp4  84.25M

|   |   ├──9-3 离线推荐:基于用户角度召回策略筛选候选集(下)_.mp4  100.00M

|   |   ├──9-4 离线推荐:基于物品角度召回策略筛选候选集(上)_.mp4  150.78M

|   |   ├──9-5 离线推荐:基于物品角度召回策略筛选候选集(下)_.mp4  119.50M

|   |   ├──9-6 离线推荐:写特征向量到HBase_.mp4  16.25M

|   |   ├──9-7 离线推荐:基于模型的排序_.mp4  31.47M

|   |   ├──9-8 实时推荐:Storm解析用户行为_.mp4  82.72M

|   |   └──9-9 实时推荐:通过FTRL更新特征权重-原理_.mp4  19.97M

|   └──课程资料 

|   |   └──代码.zip  9.07M

系列四:推荐系统精解

| ├──1.推荐系统概述
| | ├──RS01a.mp4 183.87M
| | ├──RS01b.mp4 98.06M
| | ├──RS01c.mp4 122.96M
| | ├──RS01d.mp4 42.20M
| | ├──RS01e.mp4 25.47M
| | └──RS01f.mp4 59.29M
| ├──2.最流行的推荐系统:itemCF和userCF
| | ├──RS02a.mp4 180.36M
| | ├──RS02b.mp4 43.39M
| | ├──RS02c.mp4 58.45M
| | ├──RS02d.mp4 72.81M
| | └──RS02e.mp4 53.15M
| ├──3.大数据环境下的itemCF实现
| | ├──RS03a.mp4 41.02M
| | ├──RS03b.mp4 327.38M
| | └──RS03c.mp4 230.69M
| ├──4.基于频繁模式的推荐系统,套餐设计
| | ├──RS04a.mp4 46.47M
| | ├──RS04b.mp4 135.74M
| | ├──RS04c.mp4 169.13M
| | └──RS04d.mp4 76.34M
| ├──5.文本挖掘与标签系统
| | ├──RS05a.mp4 138.40M
| | ├──RS05b.mp4 190.61M
| | ├──RS05c.mp4 71.30M
| | ├──RS05d.mp4 65.93M
| | └──RS05e.mp4 173.98M
| ├──6.基于内容的推荐系统
| | ├──RS06a.mp4 105.20M
| | ├──RS06b.mp4 159.05M
| | ├──RS06c.mp4 159.64M
| | ├──RS06d.mp4 131.95M
| | └──RS06e.mp4 204.80M
| ├──7.社交网络好友推荐,图算法,在图数据库Neo4j上的实现
| | ├──RS07a.mp4 137.70M
| | ├──RS07b.mp4 35.09M
| | ├──RS07c.mp4 79.38M
| | ├──RS07d.mp4 68.81M
| | └──RS07e.mp4 60.59M
| ├──8.用Cypher语言实现好友推荐
| | ├──RS08a.mp4 36.39M
| | ├──RS08b.mp4 66.50M
| | ├──RS08c.mp4 126.16M
| | ├──RS08d.mp4 89.00M
| | ├──RS08e.mp4 104.60M
| | ├──RS08f.mp4 101.03M
| | ├──RS08g.mp4 89.10M
| | ├──RS08h.mp4 106.01M
| | └──RS08i.mp4 30.99M
| ├──9.实时推荐系统
| | ├──RS09a.mp4 63.95M
| | ├──RS09b.mp4 67.59M
| | ├──RS09c.mp4 46.38M
| | ├──RS09d.mp4 134.59M
| | ├──RS09e.mp4 141.44M
| | └──RS09f.mp4 284.18M
| └──参考资料
| | ├──14.10.16#Mahout推荐算法API详解.docx 874.80kb
| | ├──14.10.16#从源代码剖析Mahout推荐引擎.docx 623.84kb
| | ├──14.10.16#用Mahout构建职位推荐引擎.docx 214.05kb
| | ├──14.10.16#用Maven构建Hadoop项目.docx 326.23kb
| | ├──14.10.16#用Maven构建Mahout项目.docx 342.84kb
| | ├──neo4j-manual-1.9.2.pdf 3.82M
| | ├──O’Reilly.Graph.Databases.2013.pdf 5.55M
| | ├──RS01.pdf 3.47M
| | ├──RS02.pdf 1.03M
| | ├──RS03.pdf 1.66M
| | ├──RS04.pdf 1.50M
| | ├──RS05.pdf 2.69M
| | ├──RS06.pdf 2.00M
| | ├──RS07.pdf 2.25M
| | ├──RS08.pdf 2.20M
| | └──RS09.pdf 1.92M

系列五:推荐系统教程实战之:2020年电影推荐系统(机器学习篇)

├──00.配套资料(代码、笔记、资料) 

|   └──00.配套资料(代码、笔记、资料).rar  264.11M

├──01.机器学习和推荐系统介绍.wmv  29.84M

├──02.推荐系统简介_概述.wmv  73.98M

├──03.推荐系统简介_推荐系统算法简介.wmv  61.27M

├──04.推荐系统简介_推荐系统评测.wmv  57.01M

├──05.机器学习入门_数学基础(上).wmv  63.24M

├──06.机器学习入门_数学基础(下).wmv  64.25M

├──07.机器学习入门_机器学习概述.wmv  49.54M

├──08.机器学习入门_监督学习(上).wmv  53.76M

├──09.机器学习入门_监督学习(中).wmv  67.74M

├──10.机器学习入门_监督学习(下).wmv  64.25M

├──11.机器学习模型和算法_python简介.wmv  109.86M

├──12.机器学习模型和算法_python基础语法(上).wmv  100.32M

├──13.机器学习模型和算法_python基础语法(下).wmv  66.33M

├──14.机器学习模型和算法_线性回归(上).wmv  55.09M

├──15.机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现(上).wmv  60.74M

├──16.机器学习模型和算法_线性回归最小二乘代码实现(下).wmv  39.94M

├──17.机器学习模型和算法_线性回归(下).wmv  49.64M

├──18.机器学习模型和算法_线性回归梯度下降代码实现.wmv  68.33M

├──19.机器学习模型和算法_线性回归调用sklearn库代码实现.wmv  24.45M

├──20.机器学习模型和算法_K近邻.wmv  34.21M

├──21.机器学习模型和算法_K近邻代码实现(上).wmv  87.08M

├──22.机器学习模型和算法_K近邻代码实现(中).wmv  73.54M

├──23.机器学习模型和算法_K近邻代码实现(下).wmv  89.03M

├──24.机器学习模型和算法_逻辑回归(上).wmv  42.83M

├──25.机器学习模型和算法_逻辑回归(下).wmv  36.49M

├──26.机器学习模型和算法_决策树.wmv  67.92M

├──27.机器学习模型和算法_K均值聚类.wmv  19.38M

├──28.机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现(上).wmv  97.60M

├──29.机器学习模型和算法_K均值聚类代码实现(下).wmv  52.04M

├──30.推荐系统_推荐系统算法详解(一).wmv  54.92M

├──31.推荐系统_推荐系统算法详解(二).wmv  57.82M

├──32.推荐系统_推荐系统算法详解(三).wmv  46.99M

├──33.推荐系统_TF-IDF算法代码示例.wmv  76.10M

├──34.推荐系统_推荐系统算法详解(四).wmv  54.61M

├──35.推荐系统_推荐系统算法详解(五).wmv  55.67M

├──36.推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现(上).wmv  71.16M

├──37.推荐系统_LFM梯度下降算法代码实现(下).wmv  48.51M

├──38.电影推荐系统_项目系统设计(上).wmv  46.10M

├──39.电影推荐系统_项目系统设计(中).wmv  29.51M

├──40.电影推荐系统_项目系统设计(下).wmv  54.68M

├──41.电影推荐系统_项目框架搭建.wmv  71.87M

├──42.电影推荐系统_数据加载模块(一).wmv  60.39M

├──43.电影推荐系统_数据加载模块(二).wmv  67.69M

├──44.电影推荐系统_数据加载模块(三).wmv  74.57M

├──45.电影推荐系统_数据加载模块(四).wmv  59.25M

├──46.电影推荐系统_数据加载模块(五).wmv  93.43M

├──47.电影推荐系统_统计推荐模块(上).wmv  92.11M

├──48.电影推荐系统_统计推荐模块(中).wmv  62.86M

├──49.电影推荐系统_统计推荐模块(下).wmv  76.12M

├──50.电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(上).wmv  95.35M

├──51.电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(中).wmv  46.36M

├──52.电影推荐系统_基于LFM的离线推荐模块(下).wmv  75.63M

├──53.电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取(上).wmv  65.06M

├──54.电影推荐系统_ALS模型评估和参数选取(下).wmv  45.69M

├──55.电影推荐系统_实时推荐模块(一).wmv  84.91M

├──56.电影推荐系统_实时推荐模块(二).wmv  85.30M

├──57.电影推荐系统_实时推荐模块(三).wmv  104.86M

├──58.电影推荐系统_实时推荐模块(四).wmv  85.44M

├──59.电影推荐系统_实时推荐模块(五).wmv  76.19M

├──60.电影推荐系统_实时推荐模块测试.wmv  53.05M

├──61.电影推荐系统_基于内容推荐模块(一).wmv  45.22M

├──62.电影推荐系统_基于内容推荐模块(二).wmv  84.12M

├──63.电影推荐系统_基于内容推荐模块(三).wmv  45.18M

├──64.电影推荐系统_基于内容推荐模块(四).wmv  72.34M

├──65.电影推荐系统_实时系统联调测试(上).wmv  78.01M

└──66.电影推荐系统_实时系统联调测试(下).wmv  90.22M

 

系列六:2021推荐系统算法工程师教程视频

├──Week 10:深度Ranking模型等多个文件
| ├──Week 10;深度Ranking模型
| | ├──lecture1.mp4 239.95M
| | ├──lecture2.mp4 443.75M
| | ├──lecture3.mp4 428.79M
| | ├──lecture4.mp4 416.43M
| | ├──课程辅助内容1.mp4 422.92M
| | ├──课程辅助内容2.mp4 557.78M
| | └──课程辅助内容3.mp4 487.71M
| └──资料2020-10-19.zip 131.50M
├──Week 11:重排序与多目标学习
| ├──lecture
| | ├──lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-1.mp4 331.88M
| | ├──lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-2.mp4 508.72M
| | ├──lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-3.mp4 83.87M
| | ├──lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-4.mp4 280.04M
| | └──lecture 工业界新闻推荐系统中的冷启动-5.mp4 450.09M
| └──review
| | ├──Review-1.mp4 197.15M
| | └──Review-2.mp4 505.21M
├──Week 12:热点文章实时召回
| ├──热点文章实时召回策略-1(204238).mp4 178.86M
| ├──热点文章实时召回策略-2(204238).mp4 246.52M
| ├──热点文章实时召回策略-3(204238).mp4 167.41M
| ├──热点文章实时召回策略-4(204238).mp4 182.15M
| └──热点文章实时召回策略-5(204238).mp4 92.24M
├──Week 13:多目标与用户多兴趣
| ├──多目标与用户多兴趣-1.mp4 393.84M
| ├──多目标与用户多兴趣-2.mp4 296.11M
| ├──多目标与用户多兴趣-3.mp4 81.06M
| ├──多目标与用户多兴趣-4.mp4 226.97M
| └──多目标与用户多兴趣-5.mp4 199.03M
├──Week 14:强化学习与推荐系统
| ├──强化学习与推荐系统-1.mp4 385.50M
| ├──强化学习与推荐系统-2.mp4 393.59M
| ├──强化学习与推荐系统-3.mp4 255.91M
| └──强化学习与推荐系统-4.mp4 178.41M
├──Week 15:项目总结、部署
| ├──项目总结、部署以及职业规划、面试指导1.mp4 336.14M
| ├──项目总结、部署以及职业规划、面试指导2.mp4 148.22M
| └──项目总结、部署以及职业规划、面试指导3.mp4 380.18M
├──Week 1:机器学习基础
| ├──1.1 课程安排与项目介绍
| | ├──1.开篇介绍.mp4 353.62M
| | ├──2.课程概览.mp4 343.90M
| | ├──3.老师介绍.mp4 158.17M
| | ├──4.逻辑回归与梯度下降-1.mp4 213.86M
| | ├──5.逻辑回归与梯度下降-2.mp4 235.00M
| | ├──6.逻辑回归与梯度下降-3.mp4 228.41M
| | ├──7.神经网络.mp4 161.50M
| | ├──8.正规化.mp4 289.48M
| | └──9.常用优化算法.mp4 307.25M
| └──1.2 课程辅助内容
| | ├──1.指数分布.mp4 133.59M
| | ├──2.广义线性模型.mp4 110.32M
| | └──3.贝叶斯估计与频率派估计.mp4 368.31M
├──Week 2:推荐系统基础
| ├──Week 2-2.1推荐系统基础
| | ├──1.推荐架构与协同.mp4 158.93M
| | ├──2.推荐架构与协同.mp4 561.28M
| | ├──3.推荐架构与协同.mp4 388.58M
| | ├──4.推荐架构与协同.mp4 415.29M
| | ├──5.推荐架构与协同.mp4 547.61M
| | └──6.推荐架构与协同.mp4 458.49M
| └──Week 2-2.2 课程辅助内容
| | ├──1.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4 434.84M
| | └──2.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4 475.47M
├──Week 3:内容画像与用户画像
| ├──3.1内容画像与用户画像
| | ├──1.nlp技术内容画像的抽取.mp4 340.04M
| | ├──2.nlp技术内容画像的抽取.mp4 553.68M
| | ├──3.nlp技术内容画像的抽取.mp4 237.43M
| | ├──4.nlp技术内容画像的抽取.mp4 377.12M
| | └──5.nlp技术内容画像的抽取.mp4 473.13M
| └──3.2 课程辅助内容
| | ├──1.内容画像的抽取、构建实战1.mp4 298.73M
| | ├──2.内容画像的抽取、构建实战1.mp4 613.04M
| | └──3.内容画像的抽取、构建实战1.mp4 544.46M
├──Week 4:用户画 Week
| ├──4.1用户画像
| | ├──1.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4 573.51M
| | ├──2.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4 473.40M
| | ├──3.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4 471.89M
| | └──4.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4 480.38M
| └──4.2 课程辅助内容
| | ├──1.Redis的搭建与使用.mp4 815.87M
| | └──2.Redis的搭建与使用.mp4 497.34M
├──Week 5:传统match方法
| ├──第 5 章:Week 5-5.1传统match方法
| | ├──1.传统match方法.mp4 662.39M
| | ├──2.传统match方法.mp4 794.07M
| | ├──3.传统match方法.mp4 578.79M
| | └──4.传统match方法.mp4 269.85M
| └──第 5 章:Week 5-5.2 课程辅助内容
| | ├──1.NCF、GMF的实现.mp4 423.29M
| | └──2.NCF、GMF的实现.mp4 515.81M
├──Week 6:深度match方法
| ├──Week 6-6.1深度match方法
| | ├──1.深度match方法.mp4 380.92M
| | ├──2.深度match方法.mp4 476.75M
| | ├──3.深度match方法.mp4 438.02M
| | └──4.深度match方法.mp4 377.73M
| └──Week 6-6.2 课程辅助内容
| | ├──1.f深度match方法.mp4 382.16M
| | └──2.f深度match方法.mp4 476.75M
├──Week 7:经典Ranking方法
| ├──ctr预估初探1.mp4 266.99M
| ├──ctr预估初探2.mp4 197.16M
| ├──ctr预估初探3.mp4 175.37M
| ├──ctr预估初探4.mp4 349.45M
| ├──ctr预估初探5.mp4 152.86M
| └──ctr预估初探6.mp4 206.45M
├──Week 8: GraphEmbedding 大家族与用户行为构建
| ├──lecture1-1.mp4 211.73M
| ├──lecture1-2.mp4 161.33M
| ├──lecture1-3.mp4 338.24M
| ├──lecture1-4.mp4 373.48M
| ├──lecture1-5.mp4 286.06M
| └──辅助内容.mp4 408.93M
├──Week 9:引入sideinfo信息的图推荐、基于推理的图推荐
| ├──lecture1.mp4 519.47M
| ├──lecture2.mp4 302.49M
| ├──lecture3.mp4 405.75M
| └──辅助内容.mp4 350.66M
└──资料
| ├──course-info-master-88321b04263367533fba45b3b6763160f8a15563.zip 117.85M
| └──资料.zip 117.87M

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