从算法到大厂就业级别项目讲解

📁 基础视频
📁     📁 PART2
📁         📁 PART2
            10.2推荐结果显示.mp4  [38.6 MB]
            8.3e贪心算法.mp4  [22.3 MB]
            8.7机器学习中的EE关系.mp4  [14.1 MB]
            10.5转化率偏置问题.mp4  [28.1 MB]
            9.1推荐系统架构设计.mp4  [16.2 MB]
            10.6召回技术的局限性.mp4  [48.2 MB]
            9.6从离线到在线.mp4  [27.3 MB]
            7.7系统监控.mp4  [19.5 MB]
            10.7总结.mp4  [19.2 MB]
            8.2多臂老虎机问题.mp4  [27.9 MB]
            7.6交叉实验.mp4  [30.4 MB]
            9.2系统边界和外部依赖.mp4  [30.9 MB]
            10.4信息茧房.mp4  [21.6 MB]
            8.8推荐系统中的EE思考.mp4  [16.9 MB]
            9.3离线层架构.mp4  [35.9 MB]
            8.5汤普森采样.mp4  [15.6 MB]
            10.3相关性和因果性.mp4  [35.6 MB]
            8.1多臂老虎机和EE问题.mp4  [23.0 MB]
            9.7基于DSL的系统架构设计.mp4  [34.7 MB]
            8.6LinUCB.mp4  [18.9 MB]
            9.4在线层架构.mp4  [32.4 MB]
            8.4UCB算法.mp4  [39.4 MB]
            10.1推荐系统的挑战以及前沿发展.mp4  [37.1 MB]
            9.5系统架构演进原则.mp4  [21.1 MB]
📁     📁 PART1
        4.8神经网络模型.mp4  [28.4 MB]
        2.4VC维和Bias.mp4  [36.9 MB]
        1.3推荐系统的技术演进.mp4  [34.8 MB]
        7.3在线效果评测方法.mp4  [35.0 MB]
        4.7LDA的应用实例.mp4  [28.5 MB]
        7.1常用评测指标.mp4  [47.6 MB]
        5.4用户兴趣模型的简单方法.mp4  [19.7 MB]
        1.2推荐系统的演化过程.mp4  [23.4 MB]
        2.2机器学习的学习问题.mp4  [31.0 MB]
        4.9行为数据文档化.mp4  [17.2 MB]
        5.5用户兴趣模型的复杂方法.mp4  [16.9 MB]
        3.8图模型embedding算法.mp4  [31.2 MB]
        4.5概率隐语义模型pLSA.mp4  [23.8 MB]
        3.1基于User的协同过滤算法.mp4  [23.4 MB]
        3.2基于Item的协同过滤算法.mp4  [19.3 MB]
        4.3词袋模型的拓展TF.mp4  [29.5 MB]
        6.3模型效果评估.mp4  [38.5 MB]
        7.2离线效果评测方法.mp4  [26.0 MB]
        3.3物品相似度的算法实现.mp4  [44.6 MB]
        3.4协同过滤算法的变种.mp4  [19.7 MB]
        7.5更好更快的在线系统.mp4  [44.6 MB]
        4.2词袋模型和向量空间模型.mp4  [21.5 MB]
        6.4常用模型介绍.mp4  [32.2 MB]
        2.6交叉验证.mp4  [11.1 MB]
        7.4在线评测方法.mp4  [25.1 MB]
        4.10行为序列数据文档化和向量化.mp4  [13.3 MB]
        1.1课程简介.mp4  [11.9 MB]
        2.1学习方法.mp4  [9.9 MB]
        6.2常用模型介绍.mp4  [18.3 MB]
        6.1问题分析与目标定义.mp4  [26.9 MB]
        5.3物品侧画像.mp4  [23.2 MB]
        2.7损失函数和正则化.mp4  [20.0 MB]
        5.7用户兴趣模型的架构设计.mp4  [14.6 MB]
        3.6反馈时效性优化.mp4  [26.8 MB]
        2.3假设集合.mp4  [15.0 MB]
        6.5模型效果评估.mp4  [19.5 MB]
        4.1推荐系统策略流程和核心问题.mp4  [14.1 MB]
        1.4推荐系统的核心产品问题.mp4  [23.0 MB]
        2.5Bias.mp4  [15.7 MB]
        2.8最优化方法.mp4  [17.9 MB]
        5.2用户画像的价值准则.mp4  [16.1 MB]
        3.5间隔时效性优化.mp4  [11.7 MB]
        3.7随机游走算法.mp4  [20.2 MB]
        2.9贝叶斯决策理论.mp4  [15.6 MB]
        4.6生成式概率隐语义模型LDA.mp4  [17.3 MB]
        6.6机器学习系统架构设计.mp4  [9.4 MB]
        4.4隐语义模型LSA.mp4  [33.5 MB]
        5.1推荐系统中的用户画像.mp4  [17.7 MB]
        2.10总结如何构建自己的知识脉络.mp4  [11.3 MB]
        5.6用户兴趣扩展.mp4  [17.1 MB]
📁 项目就业视频
📁     📁 PART1
        第6课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(三).mp4  [175.2 MB]
        第16、17课时： 阿里口碑流量预测解决方案1.mp4  [90.1 MB]
        说明.zip  [484.0 B]
        课程总结.mp4  [1.0 MB]
        第13、14课时： 京东购买预估第3种解决方案.mp4  [242.1 MB]
        第11、12课时： 京东购买预估第2种解决方案.mp4  [81.9 MB]
        第22课时： 推荐系统方法讲解.mp4  [143.1 MB]
        第9、10课时： 京东购买预估第1种解决方案.mp4  [224.0 MB]
        第2课时 基本介绍.mp4  [7.0 MB]
        第4课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(一).mp4  [121.6 MB]
        第5课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(二).mp4  [57.9 MB]
        第8课时： 项目介绍与说明.mp4  [12.8 MB]
        第23课时： 音乐推荐系统数据解析.mp4  [91.6 MB]
        第15课时： rossmann连锁商店销量预估解决方案.mp4  [210.6 MB]
        第25课时： 用户行为序列建模的推荐系统.mp4  [49.7 MB]
        第3课时 推荐系统基础.mp4  [289.7 MB]
        第26课时： 电影推荐系统的构建（上）.mp4  [68.0 MB]
        第1课时 L2阶段学习说明.mp4  [29.5 MB]
        第20、21课时： 阿里口碑流量预测top方案PPT一览.mp4  [54.9 MB]
        第18、19课时： 阿里口碑流量预测解决方案2.mp4  [130.0 MB]
        第7课时 推荐系统实践书籍导读.mp4  [84.6 MB]
        第24课时： 基于surprise的歌单推荐系统.mp4  [101.7 MB]
📁     📁 PART2
        第35课时： 推荐项目说明.mp4  [120.5 MB]
        第28课时： 课程说明与wide_and_deep模型讲解.mp4  [131.2 MB]
        第32课时 xDeepFM模型讲解.mp4  [133.4 MB]
        第27课时： 电影推荐系统的构建（下）.mp4  [115.3 MB]
        第33、34课时： 抖音推荐案例讲解.mp4  [208.2 MB]
        第31课时： 抖音短视频理解与推荐案例背景.mp4  [42.0 MB]
        第29课时： wide_and_deep模型示例.mp4  [88.5 MB]
        第30课时： 使用wide_and_deep模型的youtube推荐系统.mp4  [70.9 MB]