文档详情 ID: cmoyia7ll2h94ex5st5y0ce92 后台管理 mksz297-BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战(可用于毕设) 网盘资源 | 影盘社 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:4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理-1.mp4 file:4-1 item2vec算法的背景与物理意义-mp4 file:1-2 个性化召回算法综述-mp4 file:6-1 个性化召回算法总结与评估方法的介绍. .mp4 file:2-5 lfm模型训练-mp4 file:2-3 基础工具函数的代码书写-mp4 file:2-6 基于lfm的用户个性化推荐与推荐结果分析-mp4 file:2-2 lfm算法的理论基础与公式推导-mp4 file:8-3 样本选择与特征选择相关知识-mp4 file:8-2 逻辑回归模型的数学原理-mp4 file:8-5 代码实战lr之离散特征处理-mp4 file:8-8 lr模型在测试数据集上表现-上-mp4 file:8-10 lr模型训练之组合特征介绍-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:10-6 wd模型的训练与模型在测试数据集上的表现-mp4 file:10-2 dnn网络结构与反向传播算法-mp4 file:10-1 背景知识介绍之什么是深度学习-mp4 file:9-4 gbdt与lr混合模型网络介绍-mp4 file:9-3 xgboost数学原理介绍-mp4 file:9-5 代码训练gbdt模型-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:5-3 用户刻画与基于内容推荐的代码实战.mp4 file:5-2 content based算法代码实战之工具函数的书写-mp4 file:7-1 学习排序综述-mp4 file:12-1 个性化推荐算法实战课程总结与回顾-mp4 file:3-5 代码实战personal rank算法矩阵版本上-mp4 file:3-3 代码构建用户物品二分图-mp4 file:index .html file:chapter3(1) .pdf file:README.md file:ReadMe file:_init_py file:content_based.py file:item_vec_bk.txt file:movies.txt file:word2vec folder:mksz297-BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战(可用于毕设) folder:第04章 folder:personal_recommendation folder:个性化推荐算法实战 folder:ContentBased folder:Item2Vec folder:production 分享时间 2026-05-08 入库时间 2026-05-09 资源类型 夸克网盘 分享用户 ve*iegg 扫码获取资源 复制链接 进入网盘 分享资源
