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。课程首先概述了推荐系统，并详细讲解了推荐系统中的两个核心算法:协同过滤和隐藏语义模型。利用惊奇库对电影数据集进行建模和推荐，最后利用Tensorflow实现了一个基于隐藏语义模型的简单推荐系统。
计划目标
掌握推荐系统的原理和工作模式，使用Python库建模。
适用人群
机器学习、数据领域工作和想转向人工智能的学生。
课程介绍
课程首先概述了推荐系统，并详细讲解了推荐系统中的两个核心算法:协同过滤和隐藏语义模型。利用惊奇库对电影数据集进行建模和推荐，最后利用Tensorflow实现了一个基于隐藏语义模型的简单推荐系统。
课程章节
第一章推荐系统的工作原理
1-1系列课程概述
1-2推荐系统的应用
1-3推荐系统要完成的任务
1-4相似度计算
1-5个基于用户的协同过滤算法
基于项目的1-6协同过滤算法
1-7隐藏语义模型
1-8隐式语义模型求解
1-9模型评估标准
第二章利用惊奇图书馆建立推荐系统
2-1惊喜库简介
2-2如何使用2-2企业资源库
2-3获取产品推荐结果
第三章利用张量流构建隐藏语义模型
3-1用张量流构造隐藏语义模型
3-2模型架构
3-3损失函数的定义
3-4培训网络
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