X象推荐系统训练营基础入门到精通就业课程

多种网盘链接检测插件

购买前，请先检测网盘链接是否有效

您当前无权限查看，请先登录，或点此注册！

• 1.百度网盘链接，查看是否有效

VIP低至28元三个月，无套路，VIP期间免费下载资源。

                       

1663290801361

文件名称：	X象推荐系统训练营基础入门到精通就业课程8f_共：4.75GB
文件总数量：	102条
压缩文件数量：	0条
压缩文件比：	0%
疑似加密文件：	0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间：

目录：【X象推荐系统训练营基础入门到精通就业课程】
目录：【X象推荐系统训练营基础入门到精通就业课程/项目就业视频】
    第9、10课时：京东购买预估第1种解决方案_dec_ev.mp4　[224.02MB]
    第8课时：项目介绍与说明_dec_ev.mp4　[15.78MB]
    第7课时推荐系统实践书籍导读_dec_ev.mp4　[83.48MB]
    第6课时推荐系统公司级别的架构方法介绍(三)_dec_ev.mp4　[175.19MB]
    第5课时推荐系统公司级别的架构方法介绍(二)_dec_ev.mp4　[57.94MB]
    第4课时推荐系统公司级别的架构方法介绍(一)_dec_ev.mp4　[121.57MB]
    第3课时推荐系统基础_dec_ev.mp4　[289.73MB]
    第35课时：推荐项目说明_dec_ev.mp4　[120.49MB]
    第33、34课时：抖音推荐案例讲解_dec_ev.mp4　[208.20MB]
    第32课时xDeepFM模型讲解_dec_ev.mp4　[91.78MB]
    第31课时：抖音短视频理解与推荐案例背景_dec_ev.mp4　[25.59MB]
    第30课时：使用wide_and_deep模型的油管推荐系统_dec_ev.mp4　[70.85MB]
    第2课时基本介绍_dec_ev.mp4　[8.54MB]
    第29课时：wide_and_deep模型示例_dec_ev.mp4　[88.47MB]
    第28课时：课程说明与wide_and_deep模型讲解_dec_ev.mp4　[73.59MB]
    第27课时：电影推荐系统的构建（下）_dec_ev.mp4　[115.32MB]
    第26课时：电影推荐系统的构建（上）_dec_ev.mp4　[68.04MB]
    第25课时：用户行为序列建模的推荐系统_dec_ev.mp4　[49.71MB]
    第24课时：基于surprise的歌单推荐系统_dec_ev.mp4　[101.66MB]
    第23课时：音乐推荐系统数据解析_dec_ev.mp4　[91.58MB]
    第22课时：推荐系统方法讲解_dec_ev.mp4　[143.12MB]
    第20、21课时：阿里口碑流量预测top方案PPT一览_dec_ev.mp4　[54.86MB]
    第1课时L2阶段学习说明_dec_ev.mp4　[29.51MB]
    第18、19课时：阿里口碑流量预测解决方案2_dec_ev.mp4　[129.98MB]
    第16、17课时：阿里口碑流量预测解决方案1_dec_ev.mp4　[90.11MB]
    第15课时：rossmann连锁商店销量预估解决方案_dec_ev.mp4　[210.57MB]
    第13、14课时：京东购买预估第3种解决方案_dec_ev.mp4　[242.12MB]
    第11、12课时：京东购买预估第2种解决方案_dec_ev.mp4　[81.94MB]
目录：【X象推荐系统训练营基础入门到精通就业课程/基础视频】
    9.7基于DSL的系统架构设计.mp4　[34.67MB]
    9.6从离线到在线.mp4　[27.26MB]
    9.5系统架构演进原则.mp4　[21.07MB]
    9.4在线层架构.mp4　[32.38MB]
    9.3离线层架构.mp4　[35.85MB]
    9.2系统边界和外部依赖.mp4　[30.93MB]
    9.1推荐系统架构设计.mp4　[16.21MB]
    8.8推荐系统中的EE思考.mp4　[16.89MB]
    8.7机器学习中的EE关系.mp4　[14.13MB]
    8.6LinUCB.mp4　[18.92MB]
    8.5汤普森采样.mp4　[15.61MB]
    8.4UCB算法.mp4　[39.39MB]
    8.3eT心算法.mp4　[22.31MB]
    8.2多臂问题.mp4　[27.86MB]
    8.1多臂和EE问题.mp4　[23.02MB]
    7.7系统监控.mp4　[19.45MB]
    7.6交叉实验.mp4　[30.39MB]
    7.5更好更快的在线系统.mp4　[44.57MB]
    7.4在线评测方法.mp4　[25.09MB]
    7.3在线效果评测方法.mp4　[35.02MB]
    7.2离线效果评测方法.mp4　[26.03MB]
    7.1常用评测指标.mp4　[47.57MB]
    6.6机器学习系统架构设计.mp4　[9.44MB]
    6.5模型效果评估.mp4　[19.52MB]
    6.4常用模型介绍.mp4　[32.21MB]
    6.3模型效果评估.mp4　[38.54MB]
    6.2常用模型介绍.mp4　[18.33MB]
    6.1问题分析与目标定义.mp4　[26.89MB]
    5.7用户兴趣模型的架构设计.mp4　[14.56MB]
    5.6用户兴趣扩展.mp4　[17.08MB]
    5.5用户兴趣模型的复杂方法.mp4　[16.87MB]
    5.4用户兴趣模型的简单方法.mp4　[19.67MB]
    5.3物品侧画像.mp4　[23.16MB]
    5.2用户画像的价值准则.mp4　[16.14MB]
    5.1推荐系统中的用户画像.mp4　[17.69MB]
    4.9行为数据文档化.mp4　[17.19MB]
    4.8神经网络模型.mp4　[28.41MB]
    4.7LDA的应用实例.mp4　[28.52MB]
    4.6生成式概率隐语义模型LDA.mp4　[17.29MB]
    4.5概率隐语义模型pLSA.mp4　[23.80MB]
    4.4隐语义模型LSA.mp4　[33.47MB]
    4.3词袋模型的拓展TF.mp4　[29.47MB]
    4.2词袋模型和向量空间模型.mp4　[21.49MB]
    4.1推荐系统策略流程和核心问题.mp4　[14.09MB]
    4.10行为序列数据文档化和向量化.mp4　[13.33MB]
    3.8图模型embedding算法.mp4　[31.22MB]
    3.7随机游走算法.mp4　[20.24MB]
    3.6反馈时效X优化.mp4　[26.80MB]
    3.5间隔时效X优化.mp4　[11.65MB]
    3.4协同过滤算法的变种.mp4　[19.67MB]
    3.3物品相似度的算法实现.mp4　[44.59MB]
    3.2基于Item的协同过滤算法.mp4　[19.27MB]
    3.1基于User的协同过滤算法.mp4　[23.36MB]
    2.9贝叶斯决策理论.mp4　[15.60MB]
    2.8最优化方法.mp4　[17.90MB]
    2.7损失函数和正则化.mp4　[19.97MB]
    2.6交叉验证.mp4　[11.09MB]
    2.5Bias.mp4　[15.72MB]
    2.4VC维和Bias.mp4　[36.88MB]
    2.3假设集合.mp4　[14.96MB]
    2.2机器学习的学习问题.mp4　[31.00MB]
    2.1学习方法.mp4　[9.91MB]
    2.10总结如何构建自己的知识脉络.mp4　[11.31MB]
    10.7总结.mp4　[19.21MB]
    10.6召回技术的局限X.mp4　[48.24MB]
    10.5转化率偏置问题.mp4　[28.09MB]
    10.4信息茧房.mp4　[21.56MB]
    10.3相关X和因果X.mp4　[35.58MB]
    10.2推荐结果显示.mp4　[38.57MB]
    10.1推荐系统的挑战以及前沿发展.mp4　[37.09MB]
    1.4推荐系统的核心产品问题.mp4　[23.03MB]
    1.3推荐系统的技术演进.mp4　[34.83MB]
    1.2推荐系统的演化过程.mp4　[23.39MB]
    1.1课程简介.mp4　[11.92MB]