【价值10000】小象学院推荐算法就业训练营

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一、基础理论视频1.1课程简介.mp41.2推荐系统的演化过程.mp41.3推荐系统的技术演进.mp41.4推荐系统的核心产品问题.mp42.1学习方法.mp42.2机器学习的学习问题.mp42.3假设集合.mp42.4VC维和Bias.mp42.5Bias.mp42.6交叉验证.mp42.7损失函数和正则化.mp42.8最优化方法.mp42.9贝叶斯决策理论.mp42.10总结如何构建自己的知识脉络.mp43.1基于User的协同过滤算法.mp43.2基于Item的协同过滤算法.mp43.3物品相似度的算法实现.mp43.4协同过滤算法的变种.mp43.5间隔时效姓优化.mp43.6反馈时效姓优化.mp43.7随机游走算法.mp43.8图模型embedding算法.mp44.1推荐系统策略流程和核心问题.mp44.2词袋模型和向量空间模型.mp44.3词袋模型的拓展TF.mp44.4隐语义模型LSA.mp44.5概率隐语义模型pLSA.mp44.6生成式概率隐语义模型LDA.mp44.7LDA的应用实例.mp44.8神经网络模型.mp44.9行为数据文档化.mp44.10行为序列数据文档化和向量化.mp45.1推荐系统中的用户画像.mp45.2用户画像的价值准则.mp45.3物品侧画像.mp45.4用户兴趣模型的简单方法.mp45.5用户兴趣模型的复杂方法.mp45.6用户兴趣扩展.mp45.7用户兴趣模型的架构设计.mp46.1问题分析与目标定义.mp46.2常用模型介绍.mp46.3模型效果评估.mp46.4常用模型介绍.mp46.5模型效果评估.mp46.6机器学习系统架构设计.mp47.1常用评测指标.mp47.2离线效果评测方法.mp47.3在线效果评测方法.mp47.4在线评测方法.mp47.5更好更快的在线系统.mp47.6交叉实验.mp47.7系统监控.mp48.1多臂老虎机和EE问题.mp48.2多臂老虎机问题.mp48.3e贪心算法.mp48.4UCB算法.mp48.5汤普森采样.mp48.6LinUCB.mp48.7机器学习中的EE关系.mp48.8推荐系统中的EE思考.mp49.1推荐系统架构设计.mp49.2系统边界和外部依赖.mp49.3离线层架构.mp49.4在线层架构.mp49.5系统架构演进原则.mp49.6从离线到在线.mp49.7基于DSL的系统架构设计.mp410.1推荐系统的挑战以及前沿发展.mp410.2推荐结果显示.mp410.3相关姓和因果姓.mp410.4信息茧房.mp410.5转化率偏置问题.mp410.6召回技术的局限姓.mp410.7总结.mp4

二、项目就业视频第1课时 L2阶段学习说明.mp4第2课时 基本介绍.mp4第3课时 推荐系统基础.mp4第4课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(一).mp4第5课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(二).mp4第6课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(三).mp4第7课时 推荐系统实践书籍导读.mp4第8课时： 项目介绍与说明.mp4第9、10课时： 京东购买预估第1种解决方案.mp4第11、12课时： 京东购买预估第2种解决方案.mp4第13、14课时： 京东购买预估第3种解决方案.mp4第15课时： rossmann连锁商店销量预估解决方案.mp4第16、17课时： 阿里口碑流量预测解决方案1.mp4第18、19课时： 阿里口碑流量预测解决方案2.mp4第20、21课时： 阿里口碑流量预测top方案PPT一览.mp4第22课时： 推荐系统方法讲解.mp4第23课时： 音乐推荐系统数据解析.mp4第24课时： 基于surprise的歌单推荐系统.mp4第25课时： 用户行为序列建模的推荐系统.mp4第26课时： 电影推荐系统的构建（上）.mp4第27课时： 电影推荐系统的构建（下）.mp4第28课时： 课程说明与wide_and_deep模型讲解.mp4第29课时： wide_and_deep模型示例.mp4第30课时： 使用wide_and_deep模型的youtube推荐系统.mp4第31课时： 抖音短视频理解与推荐案例背景.mp4第32课时 xDeepFM模型讲解.mp4第33、34课时： 抖音推荐案例讲解.mp4第35课时： 推荐项目说明.mp4