2018年 慕课学院 推荐系统算法实战从入门到就业 视频教程 附代码讲义【54课时】

天亮说晚安

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9 q2 `+ C1 }5 a: g/ L1 J8 h课程介绍：
推荐系统是电商和内容型app网站生存的重要手段，是以重新组织物品分类和聚类方式形成的人工智能系统。亚马逊的商品推荐、优酷的视频推荐，都是推荐系统的应用实例。每一个具体的应用场景中推荐系统表现形式有所不同，但是最终都是以增加内容、商品曝光度为前提的。
推荐系统根据每一个用户的行为和喜好，找到这个用户未来可能喜欢和购买的商品或者是物品。它使得内容、电商两大产业减少了大量的人工编辑推荐的工作，只需要用一些简单或者深入的算法，就可以达到很好的效果。

课程内容：
本课程包括推荐引擎、推荐算法、推荐环境三大版块，课程中会讲解在线教育、视频网站、电商购物、阅读网站四个领域的知识点和实战案例。崔立明老师会从零讲授成为推荐系统工程师的必备知识，通过带领大家制作实战项目，帮助学员实现个人转型，熟悉推荐系统。
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课程目录：
- x/ n9 R/ M" V6 z0 J第1 章 ： 推荐引擎
1 g. ~" Q5 Z2 b/ R第2 章 ： 推荐算法
! w% }/ [6 u5 r. R3 U* w' u第1节 ： 推荐算法 -实现基础规则算法
+ L8 {* m4 l) i) y课时19：推荐算法 -实现基础规则算法（1）  
课时20：推荐算法 -实现基础规则算法（2）  
3 s! p  ^, @* R5 ?% m2 y课时21：推荐算法 -实现基础规则算法（3）  
课时22：推荐算法 -实现基础规则算法（4）  
7 g5 F8 N- i: @+ |8 E, V: p第2节 ： 推荐算法 -实现协同过滤UCF
课时23：推荐算法 -实现协同过滤UCF（1）  
$ L" ]  H$ J7 W8 _1 e0 Q& z3 A2 N3 _课时24：推荐算法 -实现协同过滤UCF（2）  
课时25：推荐算法 -实现协同过滤UCF（3）  
# D9 o) p# P* b( a5 D4 ~; F课时26：推荐算法 -实现协同过滤UCF（4）  
" K1 z" }+ F0 h' g3 \7 p第3节 ： 推荐算法 - 实现协同过滤icf
" j# `, |, @7 g! ~/ ?课时27：推荐算法 - 实现协同过滤icf（1）  
& i% M5 Z; w' q1 T$ p课时28：推荐算法 - 实现协同过滤icf（2）  
课时29：推荐算法 - 实现协同过滤icf（1）  
  _2 y' j% R% x$ }. d课时30：推荐算法 - 实现协同过滤icf（2）  
! d5 x; I% _8 q) M0 C3 U) g第4节 ： 推荐算法 - 实践课
课时31：推荐算法 - 实践课（1）  
- v" _) M' y/ F7 t# _% l1 n# z课时32：推荐算法 - 实践课（2）  
( G, u$ M8 }8 ~  f+ m8 [. `课时33：推荐算法 - 实践课（3）  
课时34：推荐算法 - 实践课（4）  
第5节 ： 推荐算法 - 实现关联规则
课时35：推荐算法 - 实现关联规则（1）  
. y! _* E6 j! g0 v( B! ~% w5 _课时36：推荐算法 - 实现关联规则（2）  
$ E. C% R# R6 n7 j) X6 V. U1 a课时37：推荐算法 - 实现关联规则（3）  
( H% k2 m' L2 U* T$ a课时38：推荐算法 - 实现关联规则（4）  
课时39：推荐算法 - 实现关联规则（5）  
  z1 y' m* A/ b7 Z' f; y课时40：推荐算法 - 实现关联规则（6）  
第6节 ： 推荐算法 - 推荐综合
课时41：推荐算法 - 推荐综合（1）  
# @6 w9 `$ V$ B) t课时42：推荐算法 - 推荐综合（2）  
# b( P, r7 R: w5 n6 O2 J1 D7 \课时43：拼装推荐结果（1）  
课时44：拼装推荐结果（2）  
# B8 s, m+ F/ ^+ I第3章 ： 第三章：推荐环境
9 Y0 @  n4 S3 ], e0 S0 I! b# i第1 节 ： 推荐环境 - TensorFlow
课时45：推荐环境 - TensorFlow（1）  
课时46：推荐环境 - TensorFlow（2）  
课时47：推荐环境 - TensorFlow（3）  
课时48：推荐环境 - TensorFlow（4）  
课时49：推荐环境 - TensorFlow（5）  
' p5 @+ `8 ]: j+ z7 W2 D2 Z* ?课时50：推荐环境 - TensorFlow（6）  
: b6 p) _' O) e! @课时51：推荐环境 - TensorFlow（7）  
3 M' Y8 x7 T& }/ k; N; s课时52：推荐环境 - TensorFlow（8）  
- j7 ~1 D( }- ?7 @) @* D# N课时53：推荐环境 - TensorFlow（9）  
课时54：推荐环境 - TensorFlow（10）

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m9128213

很棒的课程～～

leecdleecd

thanks for sharing.

杨文帅

很棒的课程～～