Index of /geekbang/157-深度学习推荐系统实战/06-推荐模型篇 (12讲)/
../
15丨 协同过滤:最经典的推荐模型,我们应该掌握什么?.html 17-May-2023 03:32 5748081
16丨 深度学习革命:深度学习推荐模型发展的整体脉络是怎样的?.html 17-May-2023 03:32 6147426
17 _ Embedding+MLP:如何用TensorFlow实现经典的深度学习模型?.html 17-May-2023 03:32 5325082
18|Wide&Deep:怎样让你的模型既有想象力又有记忆力?.html 17-May-2023 03:32 3724890
19|NeuralCF:如何用深度学习改造协同过滤?.html 17-May-2023 03:32 4317319
20 _ DeepFM:如何让你的模型更好地处理特征交叉?.html 17-May-2023 03:32 4711631
21|注意力机制、兴趣演化:推荐系统如何抓住用户的心?.html 17-May-2023 03:32 5733717
22|强化学习:让推荐系统像智能机器人一样自主学习.html 17-May-2023 03:32 6798376
23| 实战:如何用深度学习模型实现Sparrow RecSys的个性化推荐功能?.html 17-May-2023 03:32 7746249
模型实战准备(一)丨 TensorFlow入门和环境配置.html 17-May-2023 03:32 5624933
模型实战准备(二) _ 模型特征、训练样本的处理.html 17-May-2023 03:32 7276626
特别加餐 _ “银弹”不可靠,最优的模型结构该怎么找?.html 17-May-2023 03:32 2272229