小象推荐系统项目实战

课程详情

课程目录

1.1《推荐系统基础》— 基本介绍.mp4
1.2《推荐系统基础》— L2阶段学习说明.mp4
1.3《推荐系统基础》— 推荐系统基础.mp4
1.4《推荐系统基础》— 推荐系统公司级别的架构方法介绍(一).mp4
1.5《推荐系统基础》— 推荐系统公司级别的架构方法介绍(二).mp4
1.6《推荐系统基础》— 推荐系统公司级别的架构方法介绍(三).mp4
1.7《推荐系统基础》— 推荐系统实践书籍导读.mp4
1.8《推荐系统基础》— Python debug.mp4
2.1《京东用户购买预测》项目 — 项目介绍与说明.mp4
2.2《京东用户购买预测》项目 — 京东购买预估第1种解决方案.mp4
2.3《京东用户购买预测》项目 — 京东购买预估第2种解决方案.mp4
2.4《京东用户购买预测》项目 — 京东购买预估第3种解决方案.mp4
3.1《音乐推荐与电影推荐系统》项目 — 推荐系统方法讲解.mp4
3.2《音乐推荐与电影推荐系统》项目 —音乐推荐系统数据解析.mp4
3.3《音乐推荐与电影推荐系统》项目 —基于surprise的歌单推荐系统.mp4
3.4《音乐推荐与电影推荐系统》项目 —用户行为序列建模的推荐系统.mp4
3.5《音乐推荐与电影推荐系统》项目 —电影推荐系统的构建.mp4
4.1《运营商个性化推荐内容》项目 — 运营套餐智能推荐任务背景.mp4
4.2《运营商个性化推荐内容》项目 — 问题分析与解决思路.mp4
4.3《运营商个性化推荐内容》项目 — 详细代码与解决方案.mp4
5.1《金融场景下的智能精准营销》项目 — 银行信用卡APP中的智能营销任务讲解.mp4
5.2《金融场景下的智能精准营销》项目 — baseline解法.mp4
5.3《金融场景下的智能精准营销》项目 — 优秀解法说明.mp4
5.4《金融场景下的智能精准营销》项目 — 特征工程进阶版解法代码讲解.mp4
5.5《金融场景下的智能精准营销》项目 — 优化版调参集成解法代码讲解.mp4
6.1《新零售连锁店销售预估》项目 — rossmann连锁商店销量预估解决方案.mp4
6.2《新零售连锁店销售预估》项目 — 阿里口碑流量预测解决方案1.mp4
6.3《新零售连锁店销售预估》项目 — 阿里口碑流量预测解决方案2.mp4
6.4《新零售连锁店销售预估》项目 — 阿里口碑流量预测top方案PPT一览.mp4
7.1《头条短视频推荐》项目 — 课程说明与wide_and_deep模型讲解.mp4
7.4《头条短视频推荐》项目 — 抖音短视频理解与推荐案例背景.mp4
7.5《头条短视频推荐》项目 — xDeepFM模型讲解.mp4
7.6《头条短视频推荐》项目 — 抖音推荐案例讲解.mp4
9.1《模型部署》— 机器学习与深度学习的模型部署方式(上).flv.mp4
9.2《模型部署》— 机器学习与深度学习的模型部署方式下.flv.mp4
10.1《基于双塔模型的推荐系统召回排序与部署》项目 — 推荐系统与双塔模型背景说明.mp.mp4
10.2《基于双塔模型的推荐系统召回排序与部署》项目 — 数据格式与数据预处理.mp4
10.3《基于双塔模型的推荐系统召回排序与部署》项目 — 训练数据读取类构建.mp4
10.4《基于双塔模型的推荐系统召回排序与部署》项目 — 召回模型.mp4
10.5《基于双塔模型的推荐系统召回排序与部署》项目 — 排序模型.mp4
10.6《基于双塔模型的推荐系统召回排序与部署》项目 — 模型部署上线.mp4
11.1《新闻资讯推荐系统构建》项目 — 新闻推荐系统背景介绍.mp4
11.2《新闻资讯推荐系统构建》项目 — 新闻推荐场景介绍与baseline构建.mp4
11.3《新闻资讯推荐系统构建》项目 — 场景画像与数据探索性分析.mp4
11.4《新闻资讯推荐系统构建》项目 — 推荐架构-多路召回.mp4
11.5《新闻资讯推荐系统构建》项目 — 推荐架构-模型特征构建.mp4
11.6《新闻资讯推荐系统构建》项目 — 推荐架构-精排模型.mp4
_0.推荐系统基础+知识体系.zip
_9章-模型部署.zip
_小组项目资料.zip
_项目1 jdata.zip
_项目1 京东用户购买预测项目代码.zip
_项目2 音乐推荐与电影推荐系统.zip
_项目3 运营商个性化推荐内容operator.zip
_项目4 金融银行场景下的智能精准营销项目credictcard.zip
_项目5—新零售连锁店销售预估项目.zip
_项目6 bytedance.zip
_项目7 基于双塔模型的推荐系统召回排序与部署-代码与说明.zip
_项目8 新闻资讯推荐系统构建代码数据.zip