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人工智能機器學習推薦系統項目案例實戰課程視頻教程下載。課程從推薦系統概述開始，詳解推薦系統中兩大核心算法：協同過濾與隱語義模型。使用Surprise庫對電影數據集進行建模推薦，最后使用Tensorflow實現一個簡易的基于隱語義模型的推薦系統。
課程目標
掌握推薦系統原理與工作方式，使用Python庫進行建模。
適用人群
機器學習，數據領域工作以及要轉向人工智能方向的同學們。
課程簡介
課程從推薦系統概述開始，詳解推薦系統中兩大核心算法：協同過濾與隱語義模型。使用Surprise庫對電影數據集進行建模推薦，最后使用Tensorflow實現一個簡易的基于隱語義模型的推薦系統。
課程章節
第1章推薦系統工作原理
1-1系列課程概述
1-2推薦系統應用
1-3推薦系統要完成的任務
1-4相似度計算
1-5基于用戶的協同過濾算法
1-6基于物品的協同過濾算法
1-7隱語義模型
1-8隱語義模型求解
1-9模型評估標準
第2章使用Surprise庫建立推薦系統
2-1Surprise庫簡介
2-2Surprise庫使用方法
2-3得出商品推薦結果
第3章使用Tensorflow構造隱語義模型
3-1使用Tensorflow構造隱語義模型
3-2模型架構
3-3損失函數定義
3-4訓練網絡
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