贪心学院-推荐系统工程师-价值21998元-学完年薪80万！-完结无秘

Week1：机器学习基础[2.84G]

1.1课程安排与项目介绍[2.24G]

1.开篇介绍.mp4[353.62M]

2.课程概览.mp4[343.90M]

3.老师介绍.mp4[158.17M]

4.逻辑回归与梯度下降-1.mp4[213.86M]

5.逻辑回归与梯度下降-2.mp4[235.00M]

6.逻辑回归与梯度下降-3.mp4[228.41M]

7.神经网络.mp4[161.50M]

8.正规化.mp4[289.48M]

9.常用优化算法.mp4[307.25M]

1.2课程辅助内容[612.22M]

1.指数分布.mp4[133.59M]

2.广义线性模型.mp4[110.32M]

3.贝叶斯估计与频率派估计.mp4[368.31M]

Week10：深度Ranking模型等多个文件[3.06G]

Week10;深度Ranking模型[2.93G]

lecture1.mp4[239.95M]

lecture2.mp4[443.75M]

lecture3.mp4[428.79M]

lecture4.mp4[416.43M]

课程辅助内容1.mp4[422.92M]

课程辅助内容2.mp4[557.78M]

课程辅助内容3.mp4[487.71M]

资料2020-10-19.zip[131.50M]

Week11：重排序与多目标学习[2.30G]

lecture[1.62G]

lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-1.mp4[331.88M]

lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-2.mp4[508.72M]

lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-3.mp4[83.87M]

lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-4.mp4[280.04M]

lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-5.mp4[450.09M]

review[702.36M]

Review-1.mp4[197.15M]

Review-2.mp4[505.21M]

Week12：热点文章实时召回[867.17M]

热点文章实时召回策略-1(204238).mp4[178.86M]

热点文章实时召回策略-2(204238).mp4[246.52M]

热点文章实时召回策略-3(204238).mp4[167.41M]

热点文章实时召回策略-4(204238).mp4[182.15M]

热点文章实时召回策略-5(204238).mp4[92.24M]

Week13：多目标与用户多兴趣[1.17G]

多目标与用户多兴趣-1.mp4[393.84M]

多目标与用户多兴趣-2.mp4[296.11M]

多目标与用户多兴趣-3.mp4[81.06M]

多目标与用户多兴趣-4.mp4[226.97M]

多目标与用户多兴趣-5.mp4[199.03M]

Week14：强化学习与推荐系统[1.18G]

强化学习与推荐系统-1.mp4[385.50M]

强化学习与推荐系统-2.mp4[393.59M]

强化学习与推荐系统-3.mp4[255.91M]

强化学习与推荐系统-4.mp4[178.41M]

Week15：项目总结、部署[864.54M]

项目总结、部署以及职业规划、面试指导1.mp4[336.14M]

项目总结、部署以及职业规划、面试指导2.mp4[148.22M]

项目总结、部署以及职业规划、面试指导3.mp4[380.18M]

Week2：推荐系统基础[3.36G]

Week2-2.1推荐系统基础[2.47G]

1.推荐架构与协同.mp4[158.93M]

2.推荐架构与协同.mp4[561.28M]

3.推荐架构与协同.mp4[388.58M]

4.推荐架构与协同.mp4[415.29M]

5.推荐架构与协同.mp4[547.61M]

6.推荐架构与协同.mp4[458.49M]

Week2-2.2课程辅助内容[910.31M]

1.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4[434.84M]

2.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4[475.47M]

Week3：内容画像与用户画像[3.36G]

3.1内容画像与用户画像[1.93G]

1.nlp技术内容画像的抽取.mp4[340.04M]

2.nlp技术内容画像的抽取.mp4[553.68M]

3.nlp技术内容画像的抽取.mp4[237.43M]

4.nlp技术内容画像的抽取.mp4[377.12M]

5.nlp技术内容画像的抽取.mp4[473.13M]

3.2课程辅助内容[1.42G]

1.内容画像的抽取、构建实战1.mp4[298.73M]

2.内容画像的抽取、构建实战1.mp4[613.04M]

3.内容画像的抽取、构建实战1.mp4[544.46M]

Week4：用户画Week[3.23G]

4.1用户画像[1.95G]

1.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4[573.51M]

2.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4[473.40M]

3.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4[471.89M]

4.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4[480.38M]

4.2课程辅助内容[1.28G]

1.Redis的搭建与使用.mp4[815.87M]

2.Redis的搭建与使用.mp4[497.34M]

Week5：传统match方法[3.17G]

第5章：Week5-5.1传统match方法[2.25G]

1.传统match方法.mp4[662.39M]

2.传统match方法.mp4[794.07M]

3.传统match方法.mp4[578.79M]

4.传统match方法.mp4[269.85M]

第5章：Week5-5.2课程辅助内容[939.10M]

1.NCF、GMF的实现.mp4[423.29M]

2.NCF、GMF的实现.mp4[515.81M]

Week6：深度match方法[2.47G]

Week6-6.1深度match方法[1.63G]

1.深度match方法.mp4[380.92M]

2.深度match方法.mp4[476.75M]

3.深度match方法.mp4[438.02M]

4.深度match方法.mp4[377.73M]

Week6-6.2课程辅助内容[858.92M]

1.f深度match方法.mp4[382.16M]

2.f深度match方法.mp4[476.75M]

Week7：经典Ranking方法[1.32G]

ctr预估初探1.mp4[266.99M]

ctr预估初探2.mp4[197.16M]

ctr预估初探3.mp4[175.37M]

ctr预估初探4.mp4[349.45M]

ctr预估初探5.mp4[152.86M]

ctr预估初探6.mp4[206.45M]

Week8：GraphEmbedding大家族与用户行为构建[1.74G]

lecture1-1.mp4[211.73M]

lecture1-2.mp4[161.33M]

lecture1-3.mp4[338.24M]

lecture1-4.mp4[373.48M]

lecture1-5.mp4[286.06M]

辅助内容.mp4[408.93M]

Week9：引入sideinfo信息的图推荐、基于推理的图推荐[1.54G]

lecture1.mp4[519.47M]

lecture2.mp4[302.49M]

lecture3.mp4[405.75M]

辅助内容.mp4[350.66M]

资料[235.71M]

course-info-master-88321b04263367533fba45b3b6763160f8a15563.zip[117.85M]

资料.zip[117.87M]