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推薦算法理論與實(shí)踐

陳家棟 全棧工程師
難度中級
時長 1小時55分
學(xué)習(xí)人數(shù)
綜合評分9.57
23人評價 查看評價
9.4 內(nèi)容實(shí)用
9.7 簡潔易懂
9.6 邏輯清晰
挺好的說法
為什么我的評估值無論是在訓(xùn)練前還是訓(xùn)練后都是8400左右。。。loss在tensorbroad里面看是正常收斂的。。
果然能看到這里來的都是大神啊 算法啊 數(shù)學(xué)啊 這才是高度
很棒 數(shù)學(xué)很重要 任何算法 看懂原理 理解原理 將其應(yīng)用到實(shí)際開發(fā)當(dāng)中能夠幫助更好的理解,打卡加油,我是第一個
真正用到了數(shù)學(xué)
2.1 和2.2 內(nèi)容重復(fù)了
剛做完畢業(yè)論文,看到相似的就進(jìn)來了,沒想到數(shù)據(jù)都用的一樣
11111111111111111111111
啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊
干貨滿滿,努力學(xué)習(xí)
挺好的,收獲很大
課程須知
掌握python語法,自學(xué)能力強(qiáng)!
老師告訴你能學(xué)到什么?
1、基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)的原理 2、基于矩陣分解的推薦系統(tǒng)的原理 3、基于商品的協(xié)同過濾的推薦系統(tǒng)的原理 4、基于用戶的協(xié)同過濾的推薦系統(tǒng)的原理 5、構(gòu)建基于矩陣分解的電影推薦系統(tǒng)

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