人工智能之推荐系统实战-七月在线

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目录
├─视频
│      第10课 掌握真实业务场景下的推荐算法.TS
│      第1课 推荐系统简介：Youtube、Google、BAT、头条等 .TS
│      第2课 召回算法和业界最佳实践(一).TS
│      第3课 召回算法和业界最佳实践(二).TS
│      第4课 用户建模（召回、排序都会用到）.TS
│      第5课 重排序算法：Learning to Rank.TS
│      第6课 排序算法&深度学习模型（一）.TS
│      第7课?排序算法&深度学习模型（二）.TS
│      第8课 学术界最新算法在BAT的应用.TS
│      第9课 实时化技术升级?.TS
│      
└─资料
    ├─第1课
    │      代码.zip
    │      推荐系统实践-课件.pdf
    │      推荐系统实践.pdf
    │      
    ├─第2课
    │      Fast Greedy MAP Inference for Determinantal Point.pdf
    │      movie_recommender.ipynb
    │      movie_recommender.py
    │      第2课 召回算法和业界最佳实践(一)  预览版.pdf
    │      第2课 召回算法和业界最佳实践(一).pdf
    │      
    ├─第3课
    │      Deep Neural Networks for YouTube Recommendations.pdf
    │      word2vec.ipynb
    │      word2vec_homework.ipynb
    │      Word2Vec中的数学原理详解(1).pdf
    │      Word2Vec中的数学原理详解.pdf
    │      推荐系统实践-3.pdf
    │      
    ├─第4课
    │      Wide&Deep Learning Demo.zip
    │      第4课 Build Large Scale Classification Model.pdf
    │      
    ├─第5课
    │      BPR- Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback.pdf
    │      bpr.ipynb
    │      Entire Space Multi-Task Model- An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate.pdf
    │      From RankNet to LambdaRank to LambdaMART- An Overview.pdf
    │      Improving Pairwise Learning for Item Recommendation from Implicit Feedback.pdf
    │      leaning to rank for recsys.pdf
    │      推荐系统实战-5.pdf.crdownload
    │      
    ├─第6课
    │      ESMM手把手Guidebook.zip
    │      第6_7课 Deep Rank Model(1).pdf
    │      第6_7课 Deep Rank Model(2).pdf
    │      第6_7课 Deep Rank Model(3).pdf
    │      第6_7课 Deep Rank Model.pdf
    │      
    ├─第7课
    │      ESMM手把手Guidebook.zip
    │      第6_7课 Deep Rank Model(1).pdf
    │      第6_7课 Deep Rank Model(2).pdf
    │      第6_7课 Deep Rank Model(3).pdf
    │      第6_7课 Deep Rank Model.pdf
    │      
    └─第8课
            FM_FTRL_demo.zip
            第8课 实时化推荐技术升级(1).pdf
            第8课 实时化推荐技术升级(2).pdf
            第8课 实时化推荐技术升级(3).pdf
            第8课 实时化推荐技术升级.pdf
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Amanda0712

我来看看 谢谢

aq608

xuexiyixia

Destiny

666666666666

BrotherXun

11111111111111

annsunle

感谢分享

Damonator

11111111111

海棠花未眠

可以啊66666666

海棠花未眠

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zjy

楼主大法号