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推荐系统算法工程师—从入门到就业 顶级视频课程

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发表于 2018-4-27 07:33:33 | 显示全部楼层 |阅读模式

推荐系统算法工程师—从入门到就业 顶级视频课程


课程目录
        第1 章 : 推荐引擎! a3 n% W5 ^8 F  H3 u
                第1 节 : 推荐系统概述、推荐引擎概述(公开课)
                免费 课时1:深度学习在推荐系统中的应用  % R. }7 q1 k7 D/ N6 N) D
                免费 课时2:推荐系统的深度学习应用之IMDb解析  
                第2 节 : 推荐引擎 - 实现基础工程  ?  ?$ o. A* d6 _- s
                课时3:推荐引擎-实现基础工程(1)  
                课时4:推荐引擎-实现基础工程 (2)  
                课时5:推荐引擎-实现基础工程(3)  : N0 h. A! J* L. [% a- u
                课时6:推荐引擎-实现基础工程(4)  $ Q- R6 W  I2 V
                第3 节 : 推荐引擎 - 实现基本的实时处理
                课时7:推荐引擎-实现基本的实时处理(1)  / n/ T, r3 Y$ Y' z- d* M
                课时8:推荐引擎-实现基本的实时处理(2)  / X  O: V7 k# J! m/ X% Q. n, S
                第4 节 : 推荐引擎 - 实现简单的实时推荐算法
                课时9:推荐引擎-实现简单的实时推荐算法(1)  6 m0 q, i' k  \: h4 ]( M
                课时10:推荐引擎-实现简单的实时推荐算法(2)  / K; t0 D1 L2 v, E9 \
                课时11:推荐引擎-实现简单的实时推荐算法(3)  
                课时12:推荐引擎-实现简单的实时推荐算法(4)  + `; Y* ~# j- r4 R; [! i- x4 G
                第5 节 : 推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法8 @% h/ u3 ^4 g& Q- m9 f
                课时13:推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法(1)  
                课时14:推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法(2)  
                课时15:推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法(3)  9 h/ {1 s1 r) D" ^' ]( X' m) u3 N
                课时16:推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法(4)  
                第6 节 : 推荐引擎 - 实践课
                课时17:推荐引擎 - 实践课(1)  
                课时18:推荐引擎 - 实践课(2)  
        第2 章 : 推荐算法
                第1 节 : 推荐算法 -实现基础规则算法3 P) j5 B3 s) A: Y  G& F3 `8 e
                课时19:推荐算法 -实现基础规则算法(1)  
                课时20:推荐算法 -实现基础规则算法(2)  5 }% D: ^9 _) w
                课时21:推荐算法 -实现基础规则算法(3)  
                课时22:推荐算法 -实现基础规则算法(4)  5 M6 K" P7 E! ~8 c( `9 L/ {2 Y) x
                第2 节 : 推荐算法 -实现协同过滤UCF
                课时23:推荐算法 -实现协同过滤UCF(1)  
                课时24:推荐算法 -实现协同过滤UCF(2)  
                课时25:推荐算法 -实现协同过滤UCF(3)  $ o/ O$ ^% L5 C1 t4 R. _1 ]$ m$ ]
                课时26:推荐算法 -实现协同过滤UCF(4)  
                第3 节 : 推荐算法 - 实现协同过滤icf
                课时27:推荐算法 - 实现协同过滤icf(1)  6 w# F8 b! {- r0 U: X+ k* {- w6 R
                课时28:推荐算法 - 实现协同过滤icf(2)  7 I: n; ?  Y$ s
                课时29:推荐算法 - 实现协同过滤icf(1)  
                课时30:推荐算法 - 实现协同过滤icf(2)  " C2 `1 \" i: ^3 Y3 h( j) `3 r- D' }
                第4 节 : 推荐算法 - 实践课
                课时31:推荐算法 - 实践课(1)  
                课时32:推荐算法 - 实践课(2)  
                课时33:推荐算法 - 实践课(3)  
                课时34:推荐算法 - 实践课(4)  
                第5 节 : 推荐算法 - 实现关联规则
                课时35:推荐算法 - 实现关联规则(1)  * ~3 t( _% P! X8 E# c. N' d  q' y
                课时36:推荐算法 - 实现关联规则(2)  
                课时37:推荐算法 - 实现关联规则(3)  + j2 K& y8 @4 e3 f
                课时38:推荐算法 - 实现关联规则(4)  $ g' z% N3 r# d# I7 C0 a7 q+ V
                课时39:推荐算法 - 实现关联规则(5)  
                课时40:推荐算法 - 实现关联规则(6)  9 U1 b- f' T2 j  x) M
                第6 节 : 推荐算法 - 推荐综合7 N) D0 j7 o% u5 p/ c+ X
                课时41:推荐算法 - 推荐综合(1)  1 d! L" e9 L7 J  S. n# A) B% N
                课时42:推荐算法 - 推荐综合(2)  
                课时43:拼装推荐结果(1)  ; `$ E; m* l! z& u1 Z
                课时44:拼装推荐结果(2)  
        第3 章 : 第三章:推荐环境(代码可在资料区进行下载)
                第1 节 : 推荐环境 - TensorFlow6 p( a+ c( l5 K1 ~
                课时45:推荐环境 - TensorFlow(1) * y, A4 \0 }* [4 n' R
                课时46:推荐环境 - TensorFlow(2)  " j. g( k& t. W2 ^2 W
                课时47:推荐环境 - TensorFlow(3)  
                课时48:推荐环境 - TensorFlow(4)  + i% h# \6 d6 f. j/ }
                课时49:推荐环境 - TensorFlow(5)  9 q. o# U% _/ s. y( ]. w. J& D
                课时50:推荐环境 - TensorFlow(6)  . J: |* b) X& R% O
                课时51:推荐环境 - TensorFlow(7)  
                课时52:推荐环境 - TensorFlow(8)  2 z0 L+ {9 v: Q5 b  J3 l
                课时53:推荐环境 - TensorFlow(9)  7 j# c5 x0 g0 k7 ~4 L$ T; Q
                课时54:推荐环境 - TensorFlow(10)

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我来看看啊
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厉害了,谢谢分享
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必须学习下
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发表于 2018-4-27 11:29:20 | 显示全部楼层
感谢分享~~~
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又是一个好资源
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无法言喻的美妙
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