TA的每日心情 | 擦汗 2019-3-3 20:38 |
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1_深度学习在推荐系统中的应用.mp4$ Y1 |& ^% h& l- J$ {
2_推荐系统的深度学习应用之IMDb解析.mp4% b+ _8 H5 l8 m0 V
3_推荐引擎-实现基础工程(1).mp4
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5_推荐引擎-实现基础工程(3).mp42 W% k, c% [2 i
6_推荐引擎-实现基础工程(4).mp4- Y6 K- L/ H9 Q2 t' P
7_推荐引擎-实现基本的实时处理(1).mp4
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9_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法(1).mp4
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13_推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法(1).mp4
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15_推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法(3).mp4. k: A$ C. i! k# X+ p( |
16_推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法(4).mp4
1 V4 x7 A3 Q, S8 f17_推荐引擎 - 实践课(1).mp4
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19_推荐算法 -实现基础规则算法(1).mp4
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21_推荐算法 -实现基础规则算法(3).mp4
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23_推荐算法 -实现协同过滤UCF(1).mp4
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28_推荐算法 - 实现协同过滤icf(2).mp4- t. i2 H+ [! Y- ]& R
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" l: F8 G- {8 d! V31_推荐算法 - 实践课(1).mp4: f2 u- K- c( q' C
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34_推荐算法 - 实践课(4).mp4
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资料
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) O# {3 | ~6 x" r; P7 q 推荐算法_概览.pdf
% g4 Y& }( f8 m1 l 推荐算法_第一课.pdf) g5 t* R8 e2 z7 G
推荐算法_第二课.pptx! R$ r/ ^3 B/ t) d; @% c
推荐算法_第三课.pdf
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5 H; D1 G# n: [! C3 P+ J 推荐引擎.pdf; o8 d) e5 B4 w/ u$ ^
推荐引擎_实时处理.pdf+ e1 }. R' D# t
推荐环境.pptx8 H; N# g9 R; a* R& Y# G
推荐算法_关联规则.pdf
, m2 W8 I& C5 U 推荐算法_协同过滤及实现.pdf9 ~+ t3 }5 F8 k/ n) q. a6 v
推荐算法_实现协同过滤UCF.pdf, Z1 p; [0 V q) C5 [
0 p3 u1 } N" i6 E
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