機器學習推薦系統視頻教程-唐宇迪-專題視頻課程

機器學習推薦系統視頻教程—3487人已學習
課程介紹    

    機器學習推薦系統視頻培訓教程概況：課程從推薦系統在機器學習概述開始，詳解推薦系統中兩大核心算法：協同過濾與隱語義模型。使用Surprise庫對電影數據集進行建模推薦，後使用深度學習框架Tensorflow實現一個簡易的基於隱語義模型的推薦系統。
課程收益
    掌握推薦系統原理與工作方式，使用Python庫進行建模。
講師介紹
    唐宇迪更多講師課程
    計算機博士，專注於機器學習與計算機視覺領域，深度學習領域一線實戰講師。在圖像識別領域有着豐富經驗，實現過包括人臉識別，物體識別，關鍵點檢測等多種應用的新算法。 參與多個國家級計算機視覺項目，多年數據領域培訓經驗，豐富的教學講解經驗，出品多套機器學習與深度學習系列課程，課程生動形象，風格通俗易懂。
課程大綱
  第1章:推薦系統工作原理
    1.系列課程概述  1:43
    2.推薦系統應用  10:34
    3.推薦系統要完成的任務  6:39
    4.相似度計算  10:46
    5.基於用戶的協同過濾算法  10:02
    6.基於物品的協同過濾算法  14:45
    7.隱語義模型  7:31
    8.隱語義模型求解  9:45
    9.模型評估標準  7:43
    10.Python從零開始構建推薦系統-音樂推薦任務概述  17:35
    11.Python從零開始構建推薦系統-數據集整合  8:19
    12.Python從零開始構建推薦系統-基於物品的協同過濾  13:18
    13.Python從零開始構建推薦系統-物品相似度計算  19:14
    14.Python從零開始構建推薦系統-SVD矩陣分解方法  16:54
    15.Python從零開始構建推薦系統-基於矩陣分解的音樂推薦  14:44
  第2章:使用Surprise庫建立推薦系統
    1.Surprise庫簡介  6:40
    2.Surprise庫使用方法  9:46
    3.得出商品推薦結果  9:06
  第3章:使用Tensorflow構造隱語義模型
    1.使用Tensorflow構造隱語義模型  9:08
    2.模型架構  10:06
    3.損失函數定義  8:25
    4.訓練網絡  8:37
大家可以點擊【查看詳情】查看我的課程