[极客时间]15 推荐系统三十六式-刑无刀【完结】[百度云网盘]

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[极客时间]15 推荐系统三十六式-刑无刀【完结】[百度网盘免费下载]课程目录： ┃ ┣━pdfs ┣━15. 一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf ┣━09. 解密“看了又看”和“买了又买”.pdf ┣━30.让数据驱动落地，你需要一个实验平台.pdf ┣━35. 推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf ┣━33. 道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.pdf ┣━28. 巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.pdf ┣━39.遇“荐”之后，江湖再见.pdf ┣━38. 推荐系统的参考阅读.pdf ┣━03.个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf ┣━20. 深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf ┣━13. 如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.pdf ┣━06.从文本到用户画像有多远.pdf ┣━08. 人以群分，你是什么人就看到什么世界.pdf ┣━37. 组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf ┣━27. 总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf ┣━11. 那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.pdf ┣━22. 构建一个科学的排行榜体系.pdf ┣━24. 推荐候选池的去重策略.pdf ┣━10. 协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf ┣━18. 结合上下文信息的Bandit算法.pdf ┣━04.这些你必须应该具备的思维模式.pdf ┣━19. 如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf ┣━07. 超越标签的内容推荐系统.pdf ┣━32. 推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf ┣━16. 深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.pdf ┣━05.画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.pdf ┣━26. Netflix个性化推荐架构.pdf ┣━34. 和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf ┣━17. 简单却有效的Bandit算法.pdf ┣━36. 说说信息流的前世今生.pdf ┣━31. 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf ┣━12 Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf ┣━29. 让你的推荐系统反应更快：实时推荐.pdf ┣━25. 典型的信息流架构是什么样的.pdf ┣━23. 实用的加权采样算法.pdf ┣━21. RNN为网络音乐自动构建个性化播单.pdf ┣━02.你真的需要个性化推荐系统吗.pdf ┣━14. 经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.pdf ┣━01.开篇词用知识去对抗技术不平等.pdf ┃ ┣━mp3 ┣━32 【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.mp3 ┣━09【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3 ┣━33【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3 ┣━28 【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.mp3 ┣━21 【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3 ┣━25 【常见架构】Netflix个性化推荐架构.mp3 ┣━05【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3 ┣━14 【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3 ┣━16 【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp3 ┣━23 【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.mp3 ┣━13 【模型融合】经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.mp3 ┣━30 【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3 ┣━00 开篇词 - 用知识去对抗技术不平等.mp3 ┣━20 【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.mp3 ┣━37 推荐系统的参考阅读.mp3 ┣━26【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3 ┣━02【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3 ┣━27【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3 ┣━19 【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些-.mp3 ┣━03 【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3 ┣━15 【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3 ┣━10 【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.mp3 ┣━01 【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗-.mp3 ┣━06 【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3 ┣━34 【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3 ┣━35 【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3 ┣━36 【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3 ┣━04 【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.mp3 ┣━31 【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3 ┣━17【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3 ┣━24 【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3 ┣━29【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.mp3 ┣━22【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3 ┣━08【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3 ┣━07 【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3 ┣━12 【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.mp3 ┣━38 【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.mp3 ┣━11【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3 ┣━18 【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3课程百度网盘免费下载：