课程介绍(A000127)：
推荐算法工程师已成为各个大厂炙手可热的岗位，社招起步薪资20k+！本课程，讲It互联网技术人员能不能替代书写人工师从算法原理到代码实战，细致的讲解个性化推荐算法如何在开发中落地，让你可以建立起自己it互联网行业有哪些职业的推荐算法体系。同时也可it互联网行业以让你掌握算法公式，模型参数迭代等技术的微小细节。
课程目录：
- 第1章 个性化推荐算法综述试看3 节 | 34分钟
- 个性化推荐算法综述部分，主要介绍个性化推荐算法综述，本课程内容大纲以及本课程所需要准备的编程环境与基础知识。
- 视频：1-1 个性化推荐算法课程导学 (12:22)试看
- 视频：1-2 个性化推荐算法综述 (13:1it互联网吗4)试看
- 视频：1-3 个性化召回算法综述 (08:11)试看
- 第2章 基于邻域的个性化召回算法LFM6 节 | 90分钟
- 本章节重点介绍一种基于邻域的个性化召回算法，LFM。从LFM算法的理论知识与数学原理进行介绍。并结合公开数据集，代码实战LFM算法。
- 视频：2-1 LFM算法综述 (It互联网技术人员能不能替代书写人工10:00)
- 视频：2-2 LFM算it互联网都有什么工作法的理论基础与公式推导 (14:44)
- 视频：2-3 基础工具函数的代码书写 (14:5It互联网数字行业对于社会的影响体现在哪些方面7)
- 视频：2-4 LFM算法训练数据抽取 (It互联网数字行业对于社会的影响体现在哪些方面15:37)
- 视it互联网行业有哪些职业频：2-5 LFM模型训练 (19:24)
- 视频：2-6 基于LFM的用户个性化推荐与推荐结果分析 (14:23)
- 第3章 基于图的个性化推荐召回算法personal rank7 节 | 85分钟
- 本章节重点介绍一种基于图的个性化推荐召回算法personal rank。从personal rank算法的理论知识与数学原理进行介绍。并结合公开数据集，代码实战personal rank算法的基础版本与矩阵升级版本。
- 视频：3-1 personal rank算法的背景与物理意义 (11:03)
- 视频：3-2 personal rank 算法的数学公式推导 (09:43)
- 视频：3-3 代码构建用户物品二分图 (10:5it互联网培训机构2)
- 视频：3-4 代码实战personal rank算法的基础版本 (21:20)
- 视频：3-5 代码实战personal rank算法矩阵版本上 (16:56)
- 视频：3-6 代码实战personal rank算法的矩阵版本下 -1 (02:10)
- 视频：3-7 代码实战personal rank算法的矩阵版本下-2 (11:58)
- 第4章 基于深度学习的个性化召回算法item2vec6 节 | 79分钟
- 本章节重点介绍一种基于深度学习的个性化召回算法itemit互联网培训机构2vec。从item2vec的背景与物理意义以及算法的主流程进行介绍。并对该算法依赖的模型word2vIt互联网数字行业对于社会的影响体现在哪些方面ec数学原理进行浅析。最it互联网行业后结合公开数据集代码实战item2vec算法。
- 视频：4-1 item2vec算法的背景与物it互联网一个月能挣多少钱理意义 (12:53)
- 视频：4-2 item2vec依赖模型word2vec之cbow数学原理介绍 (15:59)
- 视频：4-3 item2vec依赖模型word2vec之skip gram数学原理介绍 (09:25)
- 视频：4-4 代码生成item2vec模型所需训练数据 (08:25)
- 视频：4-5 word2vec运行参数介绍与item embedding (14:56)
- 视频：4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理 (16:57)
- 第5章 基于内容的推荐方法coit互联网行业有哪些职业ntent based3 节 | 49分钟
- 本章节重点介绍一种基于内容的推荐it互联网行业方法content based。从content based算法的背景与主体流程进行介绍。并代码实战content based算It互联网技术人员能不能替代书写人工法。
- 视频：5-1 content based算法理论知识介绍 (11:44)
- 视频：5-2 content based算法代码实战之工具函数的书it互联网都有什么工作写 (17:18)
- 视频：5-3 用户刻画与基于内容推荐的代码实战。 (19:08)
- 第6章 个性化召回算法总结与回顾1 节 | 11分钟
- 本章节重点总结前面几章节介绍过的个性化召回算法。并介绍如何从离线It互联网数字行业对于社会的影响体现在哪些方面与在线两个大方面评估新增一种个性化召回算it互联网行业法时的收益。
- 视频：6-1 个性化召回算法总结与评估方法的介绍。 (10:34)
- 第It互联网技术人员能不能替代书写人工7章 综述学习排序1 节 | 13分钟
- 综述学习排it互联网吗序的思路，并介绍工业界排序架it互联网行业有哪些职业构以及本课程重点讲解的学习排序模型。it互联网吗
- 视频：7-1 学习排It互联网技术人员能不能替代书写人工序综述 (12:01)
- 第8章 浅层排序模型逻辑回归10 节 | 159分钟
- 本章节重点It互联网行业中的数据方向的工作有什么介绍一种排It互联网技术人员能不能替代书写人工序模型，逻辑回归模型。从逻辑回归模型的背景知识与数学原理进行介绍。并介It互联网技术人员能不能替代书写人工绍样本选择与特征选择相关知识。最后结合公开数据集。代码实战训练可用的逻辑回归模型。
- 视It互联网数字行业对于社会的影响体现在哪些方面频：8It互联网技术人员能不能替代书写人工-1 逻辑回归模型的背景知识介绍 (14:08)
- 视频：8-2 逻辑回归模型的数学原理 (13:47)
- 视频：8-3 样本选择与特征选择相关知识 (13:36)
- 视频：8-4 代码实战LR之样本选择 (12:09)
- 视频：8-5 代码实战LR之离散特征处理 (19:58)
- 视频：8-6 代码实战LR之连续特征处理 (15:31)
- 视频：8-7 LR模型的训练 (13:33)
- 视频：8-8 LR模型在测试数据集上表现-上 (17:38)
- 视频：8-9 LR模型在测试数据集上表现-下 (21:03)
- 视频：8-10 LR模It互联网行业中的数据方向的工作有什么型训练之组合特征介绍 (17:01It互联网技术人员能不能替代书写人工)
- 第9章 浅层排序模型gbdt9 节 | 125分钟
- 本章节重点介绍排序模型gbdt。分别介绍梯度提升树以及xgboost的数学原理。并介绍gbdt与LR模型的混合模型网络。最合结合公开数据集，代码实战训练gbdt模型以及git互联网行业bdt与LR混合模型。
- 视频：9-1 背景知识介绍之决策树 (14:54)
- 视频：9-2 梯度提升树的数学原理与构建流程 (14:12)
- 视频：9-3 xgboost数学原理介绍 (11It互联网数字行业对于社会的影响体现在哪些方面:27)
- 视频：9-4 gbdt与LR混合模型网络介绍 (07:25)
- 视频：9-5 代码训练gbdt模型 (16:27)
- 视频：9-6 gbdt模型最优参数选择 (10:It互联网数字行业对于社会的影响体现在哪些方面23)
- 视频：9-7 代码训练gbdt与LR混合模型 (19:22)
- 视频：9-8 模型在测试数It互联网行业中的数据方向的工作有什么据集表现 上 (22:56)
- 视频：9-9 模型在测试数据集表现 下 (07:47)
- 第10章 基于it互联网培训机构深度学习的排序模型wide andit互联网行业 deep6 节 | 85分钟
- 本章节重点介绍一种基于深度学习的排序模型wide and deep。从wide and deep的网络结构与数学原理进It互联网行业昵称推荐行介绍。最后结合公开数据集。代It互联网行业昵称推荐码实战wd模型。
- 视频：10-1 背景it互联网培训机构知识介绍之什么是深度学习 (11:06)
- 视频：10-2 DNN网络结构与反向传播算法 (17:23)
- 视频：10-3 wide and deep网络结构与数学原理介绍 (11:12)
- 视频：10-4 .代码实战wd模型之it互联网吗wide侧与deep侧特It互联网数字行业对于社会的影响体现在哪些方面征构建 (16:00)
- 视频：10-5 代码实战wd模型之模型对象的构建 (11:09)
- 视频：10-6 wd模型的训练与模型在测试数据集上的表现 (17:17it互联网吗)
- 第11章 排序It互联网数字行业对于社会的影响体现在哪些方面模型总结与回顾1 节 | 13分钟
- 本章节重点总结前面几章节所讲述的排序模型。并介绍如何在线与离线评估排序模型的表现。
- 视频：11-1 学习排序部分总结与回顾 (12:06It互联网行业昵称推荐)
- 第12章 本课程回顾与总结1 节 | 8分钟
- 本章节重点回顾本课程所讲述的所有内容。从个性化推荐算法离线架构与在线架构两个大方面一起总结回顾课程的点滴。
- 视频：12-1 个性化推荐It互联网行业昵称推荐算法实战课程总结与It互联网行业昵称推荐回顾 (07:11It互联网技术人员能不能替代书写人工)
文件目录：
| ├─BAT大牛亲授-个性化推荐算法实战-399元-完结 |
| │ ├─第10章 基于深度学习的排序模型wide and deep |
| │ │ 10-1 背景知识介绍之什么是深度学习-.mp4 |
| │ │ 10-2 dnn网络结构与反向传播算法-.mp4 |
| │ │ 10-3 wide and deep网络结构与数学原理介绍-.mp4 |
| │ │ 10-4 .代码实战wd模型之wide侧与deep侧特征构建-.mp4 |
| │ │ 10-5 代码实战wd模型之模型对象的构建-.mp4 |
| │ │ 10-6 wd模型的训练与It互联网行业昵称推荐模型在测试数据集上的表现-.mp4 |
| │ │ .html.url |
| │ │ |
| │ ├─第11章 排序模型总结与回顾 |
| │ │ 11-1 学习排序部分总结与回顾-it互联网行业有哪些职业.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第12章 本课程回顾与总结it互联网都有什么工作 |
| │ │ 12-1 个性化推荐算法实战课程总结与回顾-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第1章 个性化推荐算法综述 |
| │ │ 1-1 个性it互联网一个月能挣多少钱化推荐算法综述.mp4 |
| │ │ 1-2 个性化召回算法综述.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第2It互联网技术人员能不能替代书写人工章 基于邻域的个性化召回算法LFM |
| │ │ 2-1 LFM算法综述.mp4 |
| │ │ 2-2 LFM算法的理论基础与公式推导.mp4 |
| │ │ 2-3 基础工具it互联网行业函数的代码书写.mp4 |
| │ │ 2-4 LFM算法训It互联网技术人员能不能替代书写人工练数据抽取.mp4 |
| │ │ 2-5 LFM模型训练.mp4 |
| │ │ 2-6 基于LFM的用户个性化推荐与推荐结果分析.mp4 |
| │ │ .html.url |
| │ │ |
| │ ├─第3章 基于图的个性化推荐召回算法personal rank |
| │ │ 3-1 personal rank算法的背景与物理意义.mpIt互联网行业中的数据方向的工作有什么4 |
| │ │ 3-2 personal rIt互联网行业中的数据方向的工作有什么ank 算法的数学公式推导.mp4 |
| │ │ 3-3 代码构建用户物品二分图.mp4 |
| │ │ 3-4 代码实战personal rit互联网吗ank算法的基础版本.mp4 |
| │ │ 3-5 代码实战personal rank算法矩阵版本上.mp4 |
| │ │ 3it互联网一个月能挣多少钱-6 代码实战personal rankit互联网培训机构算法的矩阵版本下 -1.mp4 |
| │ │it互联网培训机构 3-7 代码实战personal rank算法it互联网一个月能挣多少钱的矩阵版本下-2.mp4 |
| │ │ |
| │ ├It互联网技术人员能不能替代书写人工─第4章 基于深度学习的个性化召回算法itit互联网行业有哪些职业em2vec |
| │ │ 4-1 item2vec算法的背景与物理意义.mp4 |
| │ │ 4-2 item2vec依赖模型word2vec之cbow数学原理介绍.mp4 |
| │ │ 4-3 item2it互联网行业vec依赖模型word2vec之skip gram数学原理介绍.mp4 |
| │ │ 4-4 代码生成item2vec模型所需训练数据.mp4it互联网行业 |
| │ │ 4-5 word2vec运行参数介绍与item embeddingit互联网一个月能挣多少钱.mp4 |
| │ │ 4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2it互联网行业vec推荐流程梳理.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第5章 基于内容的推荐方法content based |
| │ │ 5-1 contentit互联网培训机构 based算法理论知识介绍.mp4 |
| │ │ 5-2 content basIt互联网数字行业对于社会的影响体现在哪些方面ed算法代码实战之工具函数的书写.mp4 |
| │ │ 5-3 用户刻画与基于内容推荐的代码实战。.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第6章 个性化召回算法总结与回顾 |
| │ │ 6-1 个性化召回算法总结与评估it互联网行业有哪些职业方法的介绍。.mp4 |
| │it互联网行业 │ |
| │ ├─第7章 综述学习排序 |
| │ │ 7-1 学习排序综述.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第8章 浅层排序模型逻辑回归 |
| │ │ 8-1 逻it互联网行业有哪些职业辑it互联网行业有哪些职业回归模型it互联网一个月能挣多少钱的背景知识介绍.mp4 |
| │ │ 8-10 LR模型训练之组合特征介绍.mp4 |
| │ │ 8-2 逻辑回归模型的数学原理.mp4 |
| │ │ 8-3 样本选择与特征选择相关知识It互联网行业中的数据方向的工作有什么.mp4 |
| │ │ 8-4 代码实战LR之样本选择.mp4 |
| │ │ 8-5 代码实战LR之It互联网行业中的数据方向的工作有什么离散特征处理.mp4 |
| │ │ 8-6 代码实战LR之连续特征处理.mp4 |
| │ │ 8-7 LR模型的训练.mp4 |
| │ │ 8-8 LR模型在测试数据集上表现-上.mp4 |
| │ │ 8-9 LR模型在测试数据集上表现-下.mp4 |
| │ │It互联网行业中的数据方向的工作有什么 |
| │ ├─第9章 浅it互联网一个月能挣多少钱层排序模型gbdIt互联网数字行业对于社会的影响体现在哪些方面t |
| │ │ 9-1 背景知识介绍之决策树.mp4 |
| │ │ 9-2 梯度提升树的数学原理与构建流程.mp4 |
| │ │ 9-3 xgboost数学原理介绍.mp4 |
| │ │ 9-4 gbdt与LR混It互联网行业昵称推荐合模型网络介it互联网行业有哪些职业绍.mp4 |
| │ │ 9-5 代码训练gbdt模型.mp4 |
| │ │ 9-6 gbdt模型最优It互联网技术人员能不能替代书写人工参数选择.mIt互联网行业中的数据方向的工作有什么p4 |
| │ │ 9-7 代码训it互联网一个月能挣多少钱练gbdt与LR混合模型.mp4 |
| │ │It互联网行业昵称推荐 9-8 模型在测试数据集表现 上.mp4 |
| │ │ 9-it互联网吗9 模It互联网数字行业对于社会的影响体现在哪些方面型在测试数据集表现 下.mit互联网行业p4 |
| │ │it互联网行业有哪些职业 |
| │ └─资料 |
| │ │ personal_recomit互联网吗mendation-master.zip |
| │ │ 个性化推荐算法实战.rar |
| │ │ |
| │ └─personal_recommendation |
| │ ├─ContentBased |
| │ │ ├─prit互联网行业有哪些职业odit互联网吗uction |
| │ │ └─util |
| │ │ read.py |
| │ │ __init__.py |
| │ │ |
| │ └it互联网都有什么工作─Item2Vec |
| │ │ Reit互联网一个月能挣多少钱adMe |
| │ │ |
| │ ├─bin |
| │ │ word2vec |
| │ │ |
| │ └─data |
| │ item_vec_bk.txt |
| │ item_vec.txt |
| │ movies.txt |
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THE END
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