mksz297-BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战（可用于毕设）

📁 第04章
    4-3 item2vec依赖模型word2vec之skip gram数学原理介绍-.mp4  [51.2 MB]
    4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理-1.mp4  [94.7 MB]
    4-5 word2vec运行参数介绍与item embedding-.mp4  [89.4 MB]
    4-2 item2vec依赖模型word2vec之cbow数学原理介绍-.mp4  [88.1 MB]
    4-6 基于item bedding产出物品相似度矩阵与item2vec推荐流程梳理-2.mp4  [2.3 MB]
    4-1 item2vec算法的背景与物理意义-.mp4  [81.2 MB]
    4-4 代码生成item2vec模型所需训练数据-.mp4  [60.2 MB]
📁 资料
    📁 personal_recommendation
        …（已达最大深度 2 层，子目录未展开）
    📁 个性化推荐算法实战
        …（已达最大深度 2 层，子目录未展开）
📁 第03章
    3-1 personal rank算法的背景与物理意义-.mp4  [71.3 MB]
    3-5 代码实战personal rank算法矩阵版本上-.mp4  [102.5 MB]
    3-2 personal rank 算法的数学公式推导-.mp4  [49.5 MB]
    3-6 代码实战personal rank算法的矩阵版本下 -1-.mp4  [14.1 MB]
    3-3 代码构建用户物品二分图-.mp4  [62.3 MB]
    3-4 代码实战personal rank算法的基础版本-.mp4  [127.7 MB]
    3-7 代码实战personal rank算法的矩阵版本下-2-.mp4  [64.2 MB]
📁 第12章
    12-1 个性化推荐算法实战课程总结与回顾-.mp4  [39.3 MB]
📁 第11章
    11-1 学习排序部分总结与回顾-.mp4  [64.8 MB]
📁 第10章
    10-1 背景知识介绍之什么是深度学习-.mp4  [74.5 MB]
    10-3 wide and deep网络结构与数学原理介绍-.mp4  [64.3 MB]
    10-5 代码实战wd模型之模型对象的构建-.mp4  [63.3 MB]
    10-4 .代码实战wd模型之wide侧与deep侧特征构建-.mp4  [103.0 MB]
    10-2 dnn网络结构与反向传播算法-.mp4  [95.2 MB]
    10-6 wd模型的训练与模型在测试数据集上的表现-.mp4  [99.2 MB]
📁 第07章
    7-1 学习排序综述-.mp4  [75.5 MB]
📁 第06章
    …（已达 35 条上限，后续省略）
…（已达 35 条上限，后续省略）