深度之眼-推荐系统1V多项目小班

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├──0_Part01：推荐系统基础课

├──0_课程资料 .html0.27kb

├──10_3.1.2深度推荐算法上-1_ev .mp489.74M

├──11_3.2.1深度学习推荐算法(下)_ev .mp452.35M

├──12_3.2.2深度学习推荐算法(下)1_ev .mp495.18M

├──13_4.1embedding技术_ev .mp449.78M

├──14_4.2word2vec_ev .mp463.14M

├──15_4.3item2vec_graph_ev .mp4111.66M

├──16_5.1特征工程_ev .mp4149.14M

├──17_5.2模型与特征实时姓_ev .mp426.00M

├──18_5.3策略与优化目标设定_ev .mp429.09M

├──19_6.1冷启动问题概述_ev .mp435.77M

├──1_1.1推荐系统的起源与应用_ev .mp435.24M

├──20_6.2汤普森 UCB_ev .mp469.38M

├──21_6.3Lin_UCB_ev .mp448.64M

├──22_7.1推荐系统的工程实现_ev .mp4125.36M

├──23_7.2推荐系统的评估_ev .mp481.32M

├──24_8.1国外推荐系统前沿实践_ev .mp4142.30M

├──25_8.2国内推荐系统前沿实践_ev .mp493.98M

├──26_9.1课程总结_ev .mp4105.79M

├──27_9.2职业发展_ev .mp425.14M

├──2_1.2推荐系统的架构_ev .mp454.35M

├──3_2.1.1倒排索引_ev .mp430.52M

├──4_2.1.2用户协同过滤_ev .mp434.58M

├──5_2.1.3物品协同过滤_ev .mp429.59M

├──6_2.1.4隐语义模型_ev .mp439.72M

├──7_2.2.1基础推荐算法下-0_ev .mp483.44M

├──8_2.2.2基础推荐算法下-1_ev .mp484.44M

└──9_3.1.1深度推荐算法上-0_ev .mp453.45M

├──1_Part02：入门实战

├──0_第3节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用（下）_ev .mp4230.85M

├──1_第2节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用(上）_ev .mp4211.54M

└──2_第1节：推荐系统的整体架构_ev .mp4217.78M

├──2_Part03：进阶实战

├──0_第4节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（下）_ev .mp4159.15M

├──1_第3节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（上）_ev .mp4157.34M

├──2_第2节：电商场景中FM算法的应用（下）_ev .mp4175.40M

└──3_第1节：电商场景中FM算法的应用（上）_ev .mp4169.19M

├──3_Part05：拓展：一、深度模型在招聘业务中的应用

├──0_第4节：tensorflow工程化实践_ev .mp4185.27M

├──1_第3节：编码实训课_ev .mp4164.64M

├──2_第2节：基于注意力的推荐模型_ev .mp4127.47M

└──3_第1节：基于CNN和RNN计算词权重_ev .mp4113.41M

├──4_Part04：高阶实战

├──0_第4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（下）_ev .mp4179.36M

├──1_第3节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（上）_ev .mp4104.08M

├──2_第2节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（下）_ev .mp4138.93M

└──3_第1节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（上）_ev .mp499.56M

├──0_推荐系统1v多课件资料汇总 .html0.25kb

├──1_推荐系统1v多会议沟通（1）-9.25_ev .mp451.45M

├──2_推荐系统1v多会议沟通（2）-10.9_ev .mp4193.86M

├──3_推荐系统1v多会议沟通（3）-10.16_ev .mp481.20M

├──4_推荐系统1v多会议沟通（4）-10.23_ev .mp4122.00M

├──5_推荐系统1v多会议沟通（5）-10.29_ev .mp457.19M

└──6_推荐系统1v多会议沟通（6）-11.6_ev .mp491.69M