深度之眼推荐系统1V多项目小班

0_Part01：推荐系统基础课/

[ 35M] 1_1.1推荐系统的起源与应用.mp4

[ 90M] 10_3.1.2深度推荐算法上-1.mp4

[ 52M] 11_3.2.1深度学习推荐算法(下).mp4

[ 95M] 12_3.2.2深度学习推荐算法(下)1.mp4

[ 50M] 13_4.1embedding技术.mp4

[ 63M] 14_4.2word2vec.mp4

[112M] 15_4.3item2vec_graph.mp4

[149M] 16_5.1特征工程.mp4

[ 26M] 17_5.2模型与特征实时性.mp4

[ 29M] 18_5.3策略与优化目标设定.mp4

[ 36M] 19_6.1冷启动问题概述.mp4

[ 54M] 2_1.2推荐系统的架构.mp4

[ 69M] 20_6.2汤普森&UCB.mp4

[ 49M] 21_6.3Lin_UCB.mp4

[125M] 22_7.1推荐系统的工程实现.mp4

[ 81M] 23_7.2推荐系统的评估.mp4

[142M] 24_8.1国外推荐系统前沿实践.mp4

[ 94M] 25_8.2国内推荐系统前沿实践.mp4

[106M] 26_9.1课程总结.mp4

[ 25M] 27_9.2职业发展.mp4

[ 31M] 3_2.1.1倒排索引.mp4

[ 35M] 4_2.1.2用户协同过滤.mp4

[ 30M] 5_2.1.3物品协同过滤@更多it视频+微信：307570512.mp4

[ 40M] 6_2.1.4隐语义模型.mp4

[ 83M] 7_2.2.1基础推荐算法下-0.mp4

[ 84M] 8_2.2.2基础推荐算法下-1.mp4

[ 53M] 9_3.1.1深度推荐算法上-0.mp4

深度之眼 推荐系统基础班课程 PDF/

1_Part02：入门实战/

[231M] 0_第3节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用（下）.mp4

[212M] 1_第2节：matrixCF在资讯场景中召回和排序的应用.mp4

[218M] 2_第1节：推荐系统的整体架构.mp4

[ 51M] 1_推荐系统1v多会议沟通（1）-9.25.mp4

2_Part03：进阶实战/

[159M] 0_第4节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（下）.mp4

[157M] 1_第3节：电商场景中深度学习模型在召回和排序中的应用（上）.mp4

[175M] 2_第2节：电商场景中FM算法的应用（下）.mp4

[169M] 3_第1节：电商场景中FM算法的应用（上）.mp4

[194M] 2_推荐系统1v多会议沟通（2）-10.9.mp4

3_Part05：拓展：一、深度模型在招聘业务中的应用/

[185M] 0_第4节：tensorflow工程化实践.mp4

[165M] 1_第3节：编码实训课.mp4

[127M] 2_第2节：基于注意力的推荐模型.mp4

[113M] 3_第1节：基于CNN和RNN计算词权重.mp4

[ 81M] 3_推荐系统1v多会议沟通（3）-10.16.mp4

4_Part04：高阶实战/

[179M] 0_第4节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（下）.mp4

[104M] 1_第3节：基于多目标模型mmoe的电商场景排序应用（上）.mp4

[139M] 2_第2节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（下）.mp4

[100M] 3_第1节：基于DCN的广告场景在排序中的应用（上）.mp4

[122M] 4_推荐系统1v多会议沟通（4）-10.23.mp4

[ 57M] 5_推荐系统1v多会议沟通（5）-10.29.mp4

[ 92M] 6_推荐系统1v多会议沟通（6）-11.6.mp4

资料课件/

part 01：深度之眼 推荐系统基础班课程 PDF/

part 02：入门实战/

part 03：进阶实战/

part 04：高阶实战/

part 05：拓展实战/