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file:10-1 背景知识介绍之什么是深度学习-.mp4
file:10-6 wd模型的训练与模型在测试数据集上的表现-.mp4
file:10-5 代码实战wd模型之模型对象的构建-.mp4
file:10-4 .代码实战wd模型之wide侧与deep侧特征构建-.mp4
file:10-3 wide and deep网络结构与数学原理介绍-.mp4
file:10-2 dnn网络结构与反向传播算法-.mp4
file:1-2 个性化召回算法综述-.mp4
file:1-1 个性化推荐算法综述-.mp4
file:7-1 学习排序综述-.mp4
file:8-2 逻辑回归模型的数学原理-.mp4
file:8-1 逻辑回归模型的背景知识介绍-.mp4
file:8-8 lr模型在测试数据集上表现-上-.mp4
file:8-6 代码实战lr之连续特征处理-.mp4
file:8-5 代码实战lr之离散特征处理-.mp4
file:8-4 代码实战lr之样本选择-.mp4
file:8-9 lr模型在测试数据集上表现-下-.mp4
file:8-10 lr模型训练之组合特征介绍-.mp4
file:8-3 样本选择与特征选择相关知识-.mp4
file:8-7 lr模型的训练-.mp4
file:9-8 模型在测试数据集表现 上-.mp4
file:9-5 代码训练gbdt模型-.mp4
file:9-7 代码训练gbdt与lr混合模型-.mp4
file:9-1 背景知识介绍之决策树-.mp4
file:9-3 xgboost数学原理介绍-.mp4
file:9-6 gbdt模型最优参数选择-.mp4
file:9-2 梯度提升树的数学原理与构建流程-.mp4
file:9-9 模型在测试数据集表现 下-.mp4
file:9-4 gbdt与lr混合模型网络介绍-.mp4
file:2-4 lfm算法训练数据抽取-.mp4
file:2-6 基于lfm的用户个性化推荐与推荐结果分析-.mp4
file:2-3 基础工具函数的代码书写-.mp4
file:2-2 lfm算法的理论基础与公式推导-.mp4
file:2-5 lfm模型训练-.mp4
file:2-1 lfm算法综述-.mp4
file:12-1 个性化推荐算法实战课程总结与回顾-.mp4
file:5-2 content based算法代码实战之工具函数的书写-.mp4
file:5-1 content based算法理论知识介绍-.mp4
file:5-3 用户刻画与基于内容推荐的代码实战。-.mp4
file:11-1 学习排序部分总结与回顾-.mp4
file:3-5 代码实战personal rank算法矩阵版本上-.mp4
file:3-7 代码实战personal rank算法的矩阵版本下-2-.mp4
file:3-2 personal rank 算法的数学公式推导-.mp4
file:3-1 personal rank算法的背景与物理意义-.mp4
file:3-4 代码实战personal rank算法的基础版本-.mp4
file:3-3 代码构建用户物品二分图-.mp4
file:3-6 代码实战personal rank算法的矩阵版本下 -1-.mp4
file:4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理-2.mp4
file:4-3 item2vec依赖模型word2vec之skip gram数学原理介绍-.mp4
file:4-5 word2vec运行参数介绍与item embedding-.mp4
file:4-4 代码生成item2vec模型所需训练数据-.mp4
file:4-2 item2vec依赖模型word2vec之cbow数学原理介绍-.mp4
file:4-1 item2vec算法的背景与物理意义-.mp4
file:4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理-1.mp4
file:6-1 个性化召回算法总结与评估方法的介绍。-.mp4
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