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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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