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推荐系统入门到实战
程序猿 | 共28课时
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第一章 第一章
为什么要学习推荐系统
免费试学
时长:07分17秒
推荐系统包含哪些环节
时长:06分30秒
推荐系统有哪些召回路径
时长:06分16秒
Netflix经典的推荐系统技术架构
时长:07分57秒
推荐系统通用技术架构
时长:07分24秒
怎样实现基于内容的推荐系统
时长:06分58秒
怎样实现基于协同过滤的推荐系统
时长:09分10秒
推荐系统怎样实现多路召回的融合排序
时长:08分20秒
推荐系统怎样实现AB测试
时长:07分40秒
推荐系统怎样实现内容相似推荐
时长:11分57秒
推荐系统怎样实现用户聚类推荐
时长:06分15秒
推荐系统怎样实现矩阵分解的推荐
时长:10分40秒
推荐系统的API接口长什么样子
时长:07分28秒
推荐系统怎样解决物品的冷启动问题
时长:07分34秒
当今推荐系统极其重要的Embedding技术
时长:14分39秒
Python使用Faiss实现向量近邻搜索
时长:08分03秒
推荐系统依赖数据源与特征工程
时长:08分01秒
推荐系统开发所需要的技术环境
时长:08分10秒
PySpark训练word2vec实现内容相似推荐
时长:10分19秒
使用腾讯开源Word2vec实现内容相似推荐
时长:07分01秒
Python训练item2vec实现电影相关推荐
时长:09分14秒
Python使用SparkALS矩阵分解实现电影推荐
时长:10分21秒
Python实现基于标签的推荐系统
时长:08分04秒
Tensorflow2实现双塔DNN排序模型
时长:17分04秒
Tensorflow使用LR和GBDT和DNN实现二分类排序算法
时长:11分34秒
Python使用flask实现推荐系统在线API
时长:10分12秒
推荐系统技能升级之论文阅读
时长:09分15秒
接入一个推荐系统需要哪些步骤
时长:03分57秒
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2019.08.15 14:45
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