小象学院推荐系统训练营-价值10000
├─基础视频
│&nBSp;&nBSp;├┈1.1课程简介.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈1.2推荐系统的演化过程.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈1.3推荐系统的技术演进.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈1.4推荐系统的核心产品问题.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈10.1推荐系统的挑战以及前沿发展.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈10.2推荐结果显示.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈10.3相关性和因果性.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈10.4信息茧房.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈10.5转化率偏置问题.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈10.6召回技术的局限性.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈10.7总结.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈2.10总结如何构建自己的知识脉络.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈2.1学习方法.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈2.2机器学习的学习问题.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈2.3假设集合.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈2.4VC维和Bias.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈2.5Bias.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈2.6交叉验证.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈2.7损失函数和正则化.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈2.8最优化方法.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈2.9贝叶斯决策理论.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈3.1基于User的协同过滤算法.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈3.2基于Item的协同过滤算法.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈3.3物品相似度的算法实现.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈3.4协同过滤算法的变种.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈3.5间隔时效性优化.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈3.6反馈时效性优化.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈3.7随机游走算法.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈3.8图模型embedding算法.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈4.10行为序列数据文档化和向量化.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈4.1推荐系统策略流程和核心问题.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈4.2词袋模型和向量空间模型.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈4.3词袋模型的拓展TF.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈4.4隐语义模型LSA.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈4.5概率隐语义模型pLSA.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈4.6生成式概率隐语义模型LDA.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈4.7LDA的应用实例.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈4.8神经网络模型.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈4.9行为数据文档化.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈5.1推荐系统中的用户画像.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈5.2用户画像的价值准则.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈5.3物品侧画像.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈5.4用户兴趣模型的简单方法.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈5.5用户兴趣模型的复杂方法.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈5.6用户兴趣扩展.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈5.7用户兴趣模型的架构设计.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈6.1问题分析与目标定义.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈6.2常用模型介绍.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈6.3模型效果评估.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈6.4常用模型介绍.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈6.5模型效果评估.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈6.6机器学习系统架构设计.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈7.1常用评测指标.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈7.2离线效果评测方法.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈7.3在线效果评测方法.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈7.4在线评测方法.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈7.5更好更快的在线系统.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈7.6交叉实验.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈7.7系统监控.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈8.1多臂老虎机和EE问题.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈8.2多臂老虎机问题.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈8.3e贪心算法.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈8.4UCB算法.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈8.5汤普森采样.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈8.6LinUCB.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈8.7机器学习中的EE关系.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈8.8推荐系统中的EE思考.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈9.1推荐系统架构设计.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈9.2系统边界和外部依赖.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈9.3离线层架构.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈9.4在线层架构.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈9.5系统架构演进原则.mp4
│&nBSp;&nBSp;├┈9.6从离线到在线.mp4
│&nBSp;&nBSp;└┈9.7基于DSL的系统架构设计.mp4
└─项目就业视频
└─├┈第11、12课时： 京东购买预估第2种解决方案_dec_ev.mp4
└─├┈第13、14课时： 京东购买预估第3种解决方案_dec_ev.mp4
└─├┈第15课时： rossmann连锁商店销量预估解决方案_dec_ev.mp4
└─├┈第16、17课时： 阿里口碑流量预测解决方案1_dec_ev.mp4
└─├┈第18、19课时： 阿里口碑流量预测解决方案2_dec_ev.mp4
└─├┈第1课时 L2阶段学习说明_dec_ev.mp4
└─├┈第20、21课时： 阿里口碑流量预测TOP方案PPT一览_dec_ev.mp4
└─├┈第22课时： 推荐系统方法讲解_dec_ev.mp4
└─├┈第23课时： 音乐推荐系统数据解析_dec_ev.mp4
└─├┈第24课时： 基于surPrise的歌单推荐系统_dec_ev.mp4
└─├┈第25课时： 用户行为序列建模的推荐系统_dec_ev.mp4
└─├┈第26课时： 电影推荐系统的构建（上）_dec_ev.mp4
└─├┈第27课时： 电影推荐系统的构建（下）_dec_ev.mp4
└─├┈第28课时： 课程说明与wide_and_Deep模型讲解_dec_ev.mp4
└─├┈第29课时： wide_and_Deep模型示例_dec_ev.mp4
└─├┈第2课时 基本介绍_dec_ev.mp4
└─├┈第30课时： 使用wide_and_Deep模型的youtube推荐系统_dec_ev.mp4
└─├┈第31课时： 抖音短视频理解与推荐案例背景_dec_ev.mp4
└─├┈第32课时 xDeepFM模型讲解_dec_ev.mp4
└─├┈第33、34课时： 抖音推荐案例讲解_dec_ev.mp4
└─├┈第35课时： 推荐项目说明_dec_ev.mp4
└─├┈第3课时 推荐系统基础_dec_ev.mp4
└─├┈第4课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(一)_dec_ev.mp4
└─├┈第5课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(二)_dec_ev.mp4
└─├┈第6课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(三)_dec_ev.mp4
└─├┈第7课时 推荐系统实践书籍导读_dec_ev.mp4
└─├┈第8课时： 项目介绍与说明_dec_ev.mp4
└─└┈第9、10课时： 京东购买预估第1种解决方案_dec_ev.mp4

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