侵权举报/版权申诉人工智能机器学习推荐系统项目案例实战课程视频教程下载。课程从推荐系统概述开始，详解推荐系统中两大核心算法：协同过滤与隐语义模型。使用Supie库对电影数据集进行建模推荐，最后使用Teoflow实现一......
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人工智能机器学习推荐系统项目案例实战课程视频教程下载。课程从推荐系统概述开始，详解推荐系统中两大核心算法：协同过滤与隐语义模型。使用Surprise库对电影数据集进行建模推荐，最后使用Tensorflow实现一个简易的基于隐语义模型的推荐系统。
课程目标
掌握推荐系统原理与工作方式，使用Python库进行建模。
适用人群
机器学习，数据领域工作以及要转向人工智能方向的同学们。
课程简介
课程从推荐系统概述开始，详解推荐系统中两大核心算法：协同过滤与隐语义模型。使用Surprise库对电影数据集进行建模推荐，最后使用Tensorflow实现一个简易的基于隐语义模型的推荐系统。
课程章节
第1章推荐系统工作原理
1-1系列课程概述
1-2推荐系统应用
1-3推荐系统要完成的任务
1-4相似度计算
1-5基于用户的协同过滤算法
1-6基于物品的协同过滤算法
1-7隐语义模型
1-8隐语义模型求解
1-9模型评估标准
第2章使用Surprise库建立推荐系统
2-1Surprise库简介
2-2Surprise库使用方法
2-3得出商品推荐结果
第3章使用Tensorflow构造隐语义模型
3-1使用Tensorflow构造隐语义模型
3-2模型架构
3-3损失函数定义
3-4训练网络
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