Index of /geekbang/37-AI技术内参/03-推荐系统核心技术 (22讲)/

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063丨简单推荐模型之一：基于流行度的推荐模型.html                       17-May-2023 03:22             1325280
064丨简单推荐模型之二：基于相似信息的推荐模型.html                      17-May-2023 03:22              953338
065丨简单推荐模型之三：基于内容信息的推荐模型.html                      17-May-2023 03:22             1035857
066丨基于隐变量的模型之一：矩阵分解.html                           17-May-2023 03:22             1065031
067丨基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解.html                      17-May-2023 03:22             1117883
068丨基于隐变量的模型之三：分解机.html                            17-May-2023 03:22             1224722
069丨高级推荐模型之一：张量分解模型.html                           17-May-2023 03:22             1123258
070丨高级推荐模型之二：协同矩阵分解.html                           17-May-2023 03:22              923797
071丨高级推荐模型之三：优化复杂目标函数.html                         17-May-2023 03:22             1055962
072丨推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述.html             17-May-2023 03:22             1017947
073丨推荐的Exploit和Explore算法之二：UCB算法.html              17-May-2023 03:22              992811
074丨推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法.html            17-May-2023 03:22              950953
075丨推荐系统评测之一：传统线下评测.html                           17-May-2023 03:22             1017696
076丨推荐系统评测之二：线上评测.html                             17-May-2023 03:22             1211995
077丨推荐系统评测之三：无偏差估计.html                            17-May-2023 03:22             1079948
078丨现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构.html                  17-May-2023 03:22             1099828
079丨现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统.html                  17-May-2023 03:22             1144389
080丨现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈.html                     17-May-2023 03:22             1192063
081丨基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机.html                      17-May-2023 03:22              948188
082丨基于深度学习的推荐模型之二：基于RNN的推荐系统.html                  17-May-2023 03:22              913629
083丨基于深度学习的推荐模型之三：利用深度学习来扩展推荐系统.html               17-May-2023 03:22             1014640
复盘 2丨推荐系统核心技术模块.html                               17-May-2023 03:22             2833001