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推荐算法理论与实践

陈家栋 全栈工程师
难度中级
时长 1小时55分
学习人数
综合评分9.57
20人评价 查看评价
9.3 内容实用
9.9 简洁易懂
9.5 逻辑清晰
https://blog.csdn.net/qq_41808387/article/details/104942820笔记整理,不当之处还望海涵指正!
虽然是免费课,但是老师这样讲也不太好吧, 前面说的各种矩阵就是提了下,没说怎么求,代价函数的字母表示 也有歧义
tensorflowV2 对api有一些改进
adamOptimizer -> https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/31502
random_noraml -> uniform
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课程须知
掌握python语法,自学能力强!
老师告诉你能学到什么?
1、基于内容的推荐系统的原理 2、基于矩阵分解的推荐系统的原理 3、基于商品的协同过滤的推荐系统的原理 4、基于用户的协同过滤的推荐系统的原理 5、构建基于矩阵分解的电影推荐系统

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