老唐机器学习-推荐系统，视频教程下载

课程介绍：

课程从推荐系统概述开始，详解推荐系统中两大核心算法：协同过滤与隐语义模型。使用Surprise库对电影数据集进行建模推荐，最后使用Tensorflow实现一个简易的基于隐语义模型的推荐系统。适用于机器学习，数据分析爱好者。

课程目录：

章节1-推荐系统工作原理

01系列课程概述.mp4

02推荐系统应用.mp4

03数据,代码下载

04推荐系统要完成的任务.mp4

05相似度计算.mp4

06基于用户的协同过滤.mp4

07基于物品的协同过滤.mp4

08隐语义模型.mp4

09隐语义模型求解.mp4

10模型评估标准.mp4

章节2-使用Tensorflow构造隐语义模型

11Surprise库与数据简介.mp4

12Surprise库使用方法.mp4

13得出推荐商品结果.mp4

章节3-使用Surprise库建立推荐系统

14使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4

15模型架构.mp4

16损失函数定义.mp4

17训练网络.mp4

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