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Week1：机器学习基础

1.1课程安排与项目介绍

1.开篇介绍.mp4

2.课程概览.mp4

3.老师介绍.mp4

4.逻辑回归与梯度下降-1.mp4

5.逻辑回归与梯度下降-2.mp4

6.逻辑回归与梯度下降-3.mp4

7.神经网络.mp4

8.正规化.mp4

9.常用优化算法.mp4

1.2课程辅助内容

1.指数分布.mp4

2.广义线性模型.mp4

3.贝叶斯估计与频率派估计.mp4

Week2：推荐系统基础

Week2-2.1推荐系统基础

1.推荐架构与协同.mp4

2.推荐架构与协同.mp4

3.推荐架构与协同.mp4

4.推荐架构与协同.mp4

5.推荐架构与协同.mp4

6.推荐架构与协同.mp4

Week2-2.2课程辅助内容

1.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4

2.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4

Week3：内容画像与用户画像

3.1内容画像与用户画像

1.nlp技术内容画像的抽取.mp4

2.nlp技术内容画像的抽取.mp4

3.nlp技术内容画像的抽取.mp4

4.nlp技术内容画像的抽取.mp4

5.nlp技术内容画像的抽取.mp4

3.2课程辅助内容

1.内容画像的抽取、构建实战1.mp4

2.内容画像的抽取、构建实战1.mp4

3.内容画像的抽取、构建实战1.mp4

Week4：用户画Week

4.1用户画像

1.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4

2.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4

3.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4

4.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4

4.2课程辅助内容

1.Redis的搭建与使用.mp4

2.Redis的搭建与使用.mp4

Week5：传统match方法

第5章：Week5-5.1传统match方法

1.传统match方法.mp4

2.传统match方法.mp4

3.传统match方法.mp4

4.传统match方法.mp4

第5章：Week5-5.2课程辅助内容

1.NCF、GMF的实现.mp4

2.NCF、GMF的实现.mp4

Week6：深度match方法

Week6-6.1深度match方法

1.深度match方法.mp4

2.深度match方法.mp4

3.深度match方法.mp4

4.深度match方法.mp4

Week6-6.2课程辅助内容

1.f深度match方法.mp4

2.f深度match方法.mp4

Week7：经典Ranking方法

ctr预估初探1.mp4

ctr预估初探2.mp4

ctr预估初探3.mp4

ctr预估初探4.mp4

ctr预估初探5.mp4

ctr预估初探6.mp4

Week8：GraphEmbedding大家族与用户行为构建

lecture1-1.mp4

lecture1-2.mp4

lecture1-3.mp4

lecture1-4.mp4

lecture1-5.mp4

辅助内容.mp4

Week9：引入sideinfo信息的图推荐、基于推理的图推荐

lecture1.mp4

lecture2.mp4

lecture3.mp4

辅助内容.mp4

Week10：深度Ranking模型

lecture1.mp4

lecture2.mp4

lecture3.mp4

lecture4.mp4

课程辅助内容1.mp4

课程辅助内容2.mp4

课程辅助内容3.mp4

Week11：重排序与多目标学习

lecture

lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-1.mp4

lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-2.mp4

lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-3.mp4

lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-4.mp4

lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-5.mp4

review

Review-1.mp4

Review-2.mp4

Week12：热点文章实时召回

热点文章实时召回策略-1(204238).mp4

热点文章实时召回策略-2(204238).mp4

热点文章实时召回策略-3(204238).mp4

热点文章实时召回策略-4(204238).mp4

热点文章实时召回策略-5(204238).mp4

Week13：多目标与用户多兴趣

多目标与用户多兴趣-1.mp4

多目标与用户多兴趣-2.mp4

多目标与用户多兴趣-3.mp4

多目标与用户多兴趣-4.mp4

多目标与用户多兴趣-5.mp4

Week14：强化学习与推荐系统

强化学习与推荐系统-1.mp4

强化学习与推荐系统-2.mp4

强化学习与推荐系统-3.mp4

强化学习与推荐系统-4.mp4