【尊享】ZX006 – 推荐系统基础L1+推荐系统项目实战L2[12.7G]

【尊享】ZX006 – 推荐系统基础L1+推荐系统项目实战L2[12.7G]
┣━━01.基础视频 [4.8G]
┃ ┣━━1.1课程简介.vep [38.9M]
┃ ┣━━1.2 推荐系统的演化过程.vep [94.8M]
┃ ┣━━1.3 推荐系统的技术演进.vep [112.1M]
┃ ┣━━1.4 推荐系统的核心产品问题.vep [95.9M]
┃ ┣━━2.1 学习方法.vep [32.9M]
┃ ┣━━2.10 总结：如何构建自己的知识脉络.vep [54M]
┃ ┣━━2.2 机器学习的学习问题.vep [118.4M]
┃ ┣━━2.3 假设集合.vep [91.9M]
┃ ┣━━2.4 VC维和Bias.vep [215.5M]
┃ ┣━━2.5 Bias.vep [67.6M]
┃ ┣━━2.6 交叉验证.vep [44.4M]
┃ ┣━━2.7 损失函数和正则化.vep [97.4M]
┃ ┣━━2.8 最优化方法.vep [61.5M]
┃ ┣━━2.9 贝叶斯决策理论.vep [27.8M]
┃ ┣━━3.1 基于User的协同过滤算法.vep [101.3M]
┃ ┣━━3.2 基于Item的协同过滤算法.vep [131.9M]
┃ ┣━━3.3 物品相似度的算法实现.vep [239.2M]
┃ ┣━━3.4 协同过滤算法的变种.vep [81.9M]
┃ ┣━━3.5 间隔时效性优化.vep [36.6M]
┃ ┣━━3.6 反馈时效性优化.vep [123.2M]
┃ ┣━━3.7 随机游走算法.vep [68.7M]
┃ ┣━━3.8 图模型embedding算法.vep [51.6M]
┃ ┣━━4.1 推荐系统策略流程和核心问题.vep [56.1M]
┃ ┣━━4.10 行为序列数据：文档化和向量化.vep [52.1M]
┃ ┣━━4.2 词袋模型和向量空间模型.vep [79.5M]
┃ ┣━━4.3 词袋模型的拓展：TF.vep [113.4M]
┃ ┣━━4.4 隐语义模型（LSA）.vep [106.8M]
┃ ┣━━4.5 概率隐语义模型（pLSA）.vep [79.4M]
┃ ┣━━4.6 生成式概率隐语义模型（LDA）.vep [66.1M]
┃ ┣━━4.7 LDA的应用实例.vep [122.6M]
┃ ┣━━4.8 神经网络模型.vep [91.7M]
┃ ┣━━4.9 行为数据文档化.vep [69.3M]
┃ ┣━━5.1 推荐系统中的用户画像.vep [25.4M]
┃ ┣━━5.2 用户画像的价值准则.vep [23.9M]
┃ ┣━━5.3 物品侧画像.vep [34.3M]
┃ ┣━━5.4 用户兴趣模型的简单方法.vep [29.7M]
┃ ┣━━5.5 用户兴趣模型的复杂方法.vep [23.9M]
┃ ┣━━5.6 用户兴趣扩展.vep [24.2M]
┃ ┣━━5.7 用户兴趣模型的架构设计.vep [21.1M]
┃ ┣━━6.1 问题分析与目标定义.vep [80.1M]
┃ ┣━━6.2 常用模型介绍.vep [55.6M]
┃ ┣━━6.3模型效果评估.vep [143.7M]
┃ ┣━━6.4 常用模型介绍.vep [158.9M]
┃ ┣━━6.5 模型效果评估.vep [76.4M]
┃ ┣━━6.6 机器学习系统架构设计.vep [45.9M]
┃ ┣━━7.1 常用评测指标.vep [67.3M]
┃ ┣━━7.2 离线效果评测方法.vep [38.4M]
┃ ┣━━7.3 在线效果评测方法.vep [62.7M]
┃ ┣━━7.4 在线评测方法.vep [41M]
┃ ┣━━7.5 更好更快的在线系统.vep [88.5M]
┃ ┣━━7.6 交叉实验.vep [59.6M]
┃ ┣━━7.7 系统监控.vep [24M]
┃ ┣━━8.1 多臂老虎机和E&E问题.vep [34M]
┃ ┣━━8.2 多臂老虎机问题.vep [58.2M]
┃ ┣━━8.3 e-贪心算法.vep [37.2M]
┃ ┣━━8.4 UCB算法.vep [56.2M]
┃ ┣━━8.5 汤普森采样.vep [27.7M]
┃ ┣━━8.6 LinUCB.vep [28.6M]
┃ ┣━━8.7 机器学习中的EE关系.vep [25.9M]
┃ ┣━━8.8 推荐系统中的EE思考.vep [24.3M]
┃ ┣━━9.1 推荐系统架构设计.vep [21.3M]
┃ ┣━━9.2 系统边界和外部依赖.vep [44.2M]
┃ ┣━━9.3 离线层架构.vep [45.3M]
┃ ┣━━9.4 在线层架构.vep [63.5M]
┃ ┣━━9.5 系统架构演进原则.vep [27.1M]
┃ ┣━━9.6 从离线到在线.vep [33.7M]
┃ ┣━━9.7 基于DSL的系统架构设计.vep [43.4M]
┃ ┣━━10.1 推荐系统的挑战以及前沿发展.vep [51.9M]
┃ ┣━━10.2 推荐结果显示.vep [59M]
┃ ┣━━10.3 相关性和因果性.vep [51.1M]
┃ ┣━━10.4 信息茧房.vep [40.6M]
┃ ┣━━10.5 转化率偏置问题.vep [58.2M]
┃ ┣━━10.6 召回技术的局限性.vep [79.5M]
┃ ┗━━10.7 总结.vep [26.6M]
┣━━01.项目就业视频 [5.3G]
┃ ┣━━第1课时 L2阶段学习说明.vep [25.2M]
┃ ┣━━第2课时 基本介绍.vep [8.3M]
┃ ┣━━第3课时 推荐系统基础.vep [578.8M]
┃ ┣━━第4课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(一).vep [209.2M]
┃ ┣━━第5课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(二).vep [95.5M]
┃ ┣━━第6课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(三).vep [346.6M]
┃ ┣━━第7课时 推荐系统实践书籍导读.vep [149.2M]
┃ ┣━━第8课时： 项目介绍与说明.vep [13.7M]
┃ ┗━━第9、10课时： 京东购买预估第1种解决方案.vep [394.4M]
┃ ┣━━第11、12课时： 京东购买预估第2种解决方案.vep [132.6M]
┃ ┣━━第13、14课时： 京东购买预估第3种解决方案.vep [453.8M]
┃ ┣━━第15课时： rossmann连锁商店销量预估解决方案.vep [376.9M]
┃ ┣━━第16、17课时： 阿里口碑流量预测解决方案1.vep [124M]
┃ ┣━━第18、19课时： 阿里口碑流量预测解决方案2.vep [226M]
┃ ┣━━第20、21课时： 阿里口碑流量预测top方案PPT一览.vep [78.9M]
┃ ┣━━第22课时： 推荐系统方法讲解.vep [219M]
┃ ┣━━第23课时： 音乐推荐系统数据解析.vep [167.4M]
┃ ┣━━第24课时： 基于surprise的歌单推荐系统.vep [193.6M]
┃ ┣━━第25课时： 用户行为序列建模的推荐系统.vep [93.4M]
┃ ┣━━第26课时： 电影推荐系统的构建（上）.vep [115.7M]
┃ ┣━━第27课时： 电影推荐系统的构建（下）.vep [197.9M]
┃ ┣━━第28课时： 课程说明与wide_and_deep模型讲解.vep [121.4M]
┃ ┣━━第29课时： wide_and_deep模型示例.vep [170.5M]
┃ ┣━━第30课时： 使用wide_and_deep模型的youtube推荐系统.vep [129.7M]
┃ ┣━━第31课时： 抖音短视频理解与推荐案例背景.vep [40.6M]
┃ ┣━━第32课时 xDeepFM模型讲解.vep [158.5M]
┃ ┣━━第33、34课时： 抖音推荐案例讲解.vep [383.3M]
┃ ┣━━第35课时： 推荐项目说明.vep [213.2M]
┣━━02.资料.zip [2.6G]
┗━━vep加密播放说明.txt [206B]

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