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個(gè)性化推薦算法實(shí)戰(zhàn)入門必修課

難度中級(jí)
時(shí)長(zhǎng) 2小時(shí)24分
學(xué)習(xí)人數(shù)
綜合評(píng)分9.37
14人評(píng)價(jià) 查看評(píng)價(jià)
9.4 內(nèi)容實(shí)用
9.1 簡(jiǎn)潔易懂
9.6 邏輯清晰

最新回答 / 豐華mooc
最好看一下入門的課再看付費(fèi)的課程,學(xué)習(xí)效率高,學(xué)起來自己也舒服吧,沒有一種學(xué)習(xí)是光靠教者來教會(huì)的,本質(zhì)上都是靠自己學(xué)來學(xué)會(huì)的。

最新回答 / 東小刀
哦哦,懂了,是不考慮評(píng)價(jià)得分,在上一步種已經(jīng)把3分以下的過濾掉。換言之,3分以上的為喜歡,得分1;3分以下為不喜歡,得分0.

最新回答 / ShiroCheng
聽了老師的原話大概是:r ui 代表 user 對(duì) item 的行為得分,比如電影評(píng)分,用戶給出 1—5分的電影評(píng)分,后續(xù)歸一化為一個(gè) 0~1 之間的值,可以作為一個(gè)權(quán)重反應(yīng) user 對(duì) item 的偏好程度。

最新回答 / Zu3zz
在這個(gè)例子中用戶A和D的行為更相似 為了能夠區(qū)分 所以老師用的這倆做例子 你的邏輯也是正確的

最新回答 / 慕前端2546936
老師用的電腦應(yīng)該是Mac版本的Pycharm和Windows的模樣好像不一樣,老師用的數(shù)據(jù)集應(yīng)該是老師下載的,不過好像Sklearn庫(kù)中中有很多數(shù)據(jù)集,可以使用
課程須知
1、對(duì)高數(shù)公式的基本掌握,矩陣知識(shí)的大體了解。 2、對(duì)python編程語法的熟悉,常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的掌握。
老師告訴你能學(xué)到什么?
1. 工業(yè)界個(gè)性化推薦算法的主流程與個(gè)性化推薦召回算法的主落地架構(gòu)。 2. 協(xié)同過濾的理論與代碼實(shí)戰(zhàn)。 3. 工業(yè)界對(duì)個(gè)性化推薦算法的在線離線評(píng)估。

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