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个性化推荐算法实战入门必修课

David 算法工程师
查看讲师更多课程 David讲师的其他课程
难度中级
时长 2小时24分
学习人数
综合评分9.37
14人评价 查看评价
9.4 内容实用
9.1 简洁易懂
9.6 逻辑清晰
全部 评论 问答 未解决 精华

可以不看入门课程直接看付费的课程么

最新回答 / 丰华mooc
最好看一下入门的课再看付费的课程，学习效率高，学起来自己也舒服吧，没有一种学习是光靠教者来教会的，本质上都是靠自己学来学会的。
1 回答 1364 浏览 3-2 itemcf基础部分代码实战-上
2019-10-14

请问代码和资料在哪里下载?

最新回答 / qq_面瘫_2
你好，我想问一下这个码原的陈家栋配套视频是哪个
2 回答 1103 浏览 3-1 数据集介绍与公共信息抽取函数代码实战_x264
2019-08-25

老师，如果对于实际应用中数据量很大，该怎么处理，比如数据是分布式存储在hdfs上的？

+ 我来回答 回答最高可+2积分
0 回答 881 浏览 5-1 总结与展望
2019-08-06

推荐代码没有加入用户评价？

最新回答 / 东小刀
哦哦，懂了，是不考虑评价得分，在上一步种已经把3分以下的过滤掉。换言之，3分以上的为喜欢，得分1；3分以下为不喜欢，得分0.
1 回答 549 浏览 3-3 itemcf基础部分代码实战-下
2019-07-29

运行完没有任何结果，问题是出在哪里了？

+ 我来回答 回答最高可+2积分
2 回答 761 浏览 3-1 数据集介绍与公共信息抽取函数代码实战_x264
2019-07-10

读取movies.txt文件时遇到错误

+ 我来回答 回答最高可+2积分
3 回答 840 浏览 3-1 数据集介绍与公共信息抽取函数代码实战_x264
2019-07-06

代码在哪里下载？

+ 我来回答 回答最高可+2积分
0 回答 322 浏览
2019-06-04

请问item cf中的r代表啥意思，如图

最新回答 / ShiroCheng
听了老师的原话大概是：r ui 代表 user 对 item 的行为得分，比如电影评分，用户给出 1—5分的电影评分，后续归一化为一个 0～1 之间的值，可以作为一个权重反应 user 对 item 的偏好程度。
1 回答 1188 浏览 2-1 itemcf的理论部分与理论升级
2019-04-24

时间衰减惩罚中α△t中的α是什么意思，什么含义？

最新回答 / _shisan
时间差异的权重
1 回答 2037 浏览 2-1 itemcf的理论部分与理论升级
2019-04-21

例子中为什么不推荐item e 给用户C呢？

最新回答 / Zu3zz
在这个例子中用户A和D的行为更相似 为了能够区分 所以老师用的这俩做例子 你的逻辑也是正确的
1 回答 833 浏览 2-1 itemcf的理论部分与理论升级
2019-04-20

公式升级1的分母是log

最新回答 / 慕桂英3166940
默认以2为底
1 回答 1013 浏览 2-2 usercf的理论部分与理论升级
2019-04-18

代码实现

最新回答 / 慕前端2546936
老师用的电脑应该是Mac版本的Pycharm和Windows的模样好像不一样，老师用的数据集应该是老师下载的，不过好像Sklearn库中中有很多数据集，可以使用
1 回答 737 浏览 1-1 个性化推荐系统实战入门必修课-课程简介
2019-04-09

基于item的协同过滤算法中的相似度矩阵的第一个式子的分母是不是写错了

+ 我来回答 回答最高可+2积分
0 回答 993 浏览
2019-04-04

贡献度问题

+ 我来回答 回答最高可+2积分
1 回答 1031 浏览
2019-03-19

代码不能理解

最新回答 / UFO2015
Python
2 回答 1191 浏览 1-1 个性化推荐系统实战入门必修课-课程简介
2019-03-01
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课程须知
1、对高数公式的基本掌握，矩阵知识的大体了解。 2、对python编程语法的熟悉，常用数据结构的掌握。
老师告诉你能学到什么？
1. 工业界个性化推荐算法的主流程与个性化推荐召回算法的主落地架构。 2. 协同过滤的理论与代码实战。 3. 工业界对个性化推荐算法的在线离线评估。

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