推荐系统三十六式 (推荐系统三十六式极客时间百度云)

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|   ├──01-开篇词 (1讲)

|   |   ├──00丨开篇词丨用知识去对抗技术不平等.html  2.04M

|   |   ├──00丨开篇词丨用知识去对抗技术不平等.mp3  2.97M

|   |   └──00丨开篇词丨用知识去对抗技术不平等.pdf  2.74M

|   ├──02-第1章 概念篇 (3讲)

|   |   ├──【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.html  1.75M

|   |   ├──【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.mp3  4.01M

|   |   ├──【概念篇】个性化推荐系统那些绕不开的经典问题.pdf  2.07M

|   |   ├──【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗.html  1.58M

|   |   ├──【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗.mp3  5.24M

|   |   ├──【概念篇】你真的需要个性化推荐系统吗.pdf  1.66M

|   |   ├──【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.html  2.33M

|   |   ├──【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.mp3  4.49M

|   |   └──【概念篇】这些你必须应该具备的思维模式.pdf  2.22M

|   ├──03-第2章 原理篇 (20讲)

|   |   ├──【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.html  1.51M

|   |   ├──【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.mp3  6.64M

|   |   ├──【MAB问题】简单却有效的Bandit算法.pdf  1.61M

|   |   ├──【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.html  1.22M

|   |   ├──【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.mp3  4.94M

|   |   ├──【MAB问题】结合上下文信息的Bandit算法.pdf  1.23M

|   |   ├──【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.html  1.62M

|   |   ├──【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.mp3  5.51M

|   |   ├──【MAB问题】如何将Bandit算法与协同过滤结合使用.pdf  2.35M

|   |   ├──【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.html  1.52M

|   |   ├──【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.mp3  5.69M

|   |   ├──【近邻推荐】解密“看了又看”和“买了又买”.pdf  1.68M

|   |   ├──【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.html  1.29M

|   |   ├──【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.mp3  6.16M

|   |   ├──【近邻推荐】人以群分，你是什么人就看到什么世界.pdf  1.71M

|   |   ├──【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.html  2.07M

|   |   ├──【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.mp3  4.49M

|   |   ├──【近邻推荐】协同过滤中的相似度计算方法有哪些.pdf  1.98M

|   |   ├──【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.html  1.54M

|   |   ├──【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.mp3  5.44M

|   |   ├──【矩阵分解】Facebook是怎么为十亿人互相推荐好友的.pdf  1.78M

|   |   ├──【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.html  1.30M

|   |   ├──【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.mp3  5.65M

|   |   ├──【矩阵分解】那些在Netflix Prize中大放异彩的推荐算法.pdf  1.60M

|   |   ├──【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.html  1.89M

|   |   ├──【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.mp3  5.31M

|   |   ├──【矩阵分解】如果关注排序效果，那么这个模型可以帮到你.pdf  2.59M

|   |   ├──【模型融合】经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.html  1.73M

|   |   ├──【模型融合】经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.mp3  7.91M

|   |   ├──【模型融合】经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳.pdf  2.16M

|   |   ├──【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.html  2.45M

|   |   ├──【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.mp3  6.62M

|   |   ├──【模型融合】深度和宽度兼具的融合模型 Wide and Deep.pdf  3.39M

|   |   ├──【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.html  1.48M

|   |   ├──【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.mp3  4.54M

|   |   ├──【模型融合】一网打尽协同过滤、矩阵分解和线性模型.pdf  1.41M

|   |   ├──【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.html  1.61M

|   |   ├──【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.mp3  4.72M

|   |   ├──【内容推荐】超越标签的内容推荐系统.pdf  2.16M

|   |   ├──【内容推荐】从文本到用户画像有多远.html  1.26M

|   |   ├──【内容推荐】从文本到用户画像有多远.mp3  8.74M

|   |   ├──【内容推荐】从文本到用户画像有多远.pdf  1.57M

|   |   ├──【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.html  1.73M

|   |   ├──【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.mp3  4.84M

|   |   ├──【内容推荐】画鬼容易画人难：用户画像的“能”和“不能”.pdf  1.81M

|   |   ├──【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.html  1.47M

|   |   ├──【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.mp3  5.37M

|   |   ├──【其他应用算法】构建一个科学的排行榜体系.pdf  1.53M

|   |   ├──【其他应用算法】实用的加权采样算法.html  1.17M

|   |   ├──【其他应用算法】实用的加权采样算法.mp3  3.44M

|   |   ├──【其他应用算法】实用的加权采样算法.pdf  1.45M

|   |   ├──【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.html  1.97M

|   |   ├──【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.mp3  4.12M

|   |   ├──【其他应用算法】推荐候选池的去重策略.pdf  1.90M

|   |   ├──【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些.html  1.69M

|   |   ├──【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些.mp3  5.93M

|   |   ├──【深度学习】深度学习在推荐系统中的应用有哪些.pdf  2.15M

|   |   ├──【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.html  2.10M

|   |   ├──【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.mp3  5.05M

|   |   └──【深度学习】用RNN构建个性化音乐播单.pdf  1.89M

|   ├──04-第3章 工程篇 (10讲)

|   |   ├──【常见架构】Netflix个性化推荐架构.html  2.11M

|   |   ├──【常见架构】Netflix个性化推荐架构.mp3  5.63M

|   |   ├──【常见架构】Netflix个性化推荐架构.pdf  2.20M

|   |   ├──【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.html  1.24M

|   |   ├──【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.mp3  6.43M

|   |   ├──【常见架构】典型的信息流架构是什么样的.pdf  1.64M

|   |   ├──【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.html  2.12M

|   |   ├──【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.mp3  5.02M

|   |   ├──【常见架构】总览推荐架构和搜索、广告的关系.pdf  2.17M

|   |   ├──【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.html  2.58M

|   |   ├──【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.mp3  5.93M

|   |   ├──【关键模块】 推荐系统服务化、存储选型及API设计.pdf  2.39M

|   |   ├──【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.html  1.55M

|   |   ├──【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.mp3  6.97M

|   |   ├──【关键模块】巧妇难为无米之炊：数据采集关键要素.pdf  2.07M

|   |   ├──【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.html  1.76M

|   |   ├──【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.mp3  6.60M

|   |   ├──【关键模块】让你的推荐系统反应更快：实时推荐.pdf  1.97M

|   |   ├──【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.html  1.76M

|   |   ├──【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.mp3  5.90M

|   |   ├──【关键模块】让数据驱动落地，你需要一个实验平台.pdf  2.08M

|   |   ├──【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.html  2.84M

|   |   ├──【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.mp3  2.80M

|   |   ├──【开源工具】和推荐系统有关的开源工具及框架介绍.pdf  3.54M

|   |   ├──【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.html  1.04M

|   |   ├──【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.mp3  7.71M

|   |   ├──【效果保证】道高一尺魔高一丈：推荐系统的攻防.pdf  1.36M

|   |   ├──【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.html  1.21M

|   |   ├──【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.mp3  5.62M

|   |   └──【效果保证】推荐系统的测试方法及常用指标介绍.pdf  1.28M

|   ├──05-第4章 产品篇 (3讲)

|   |   ├──【产品篇】说说信息流的前世今生.html  999.27kb

|   |   ├──【产品篇】说说信息流的前世今生.mp3  5.54M

|   |   ├──【产品篇】说说信息流的前世今生.pdf  1.48M

|   |   ├──【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.html  1.15M

|   |   ├──【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.mp3  4.54M

|   |   ├──【产品篇】推荐系统在互联网产品商业链条中的地位.pdf  1.22M

|   |   ├──【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.html  1.06M

|   |   ├──【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.mp3  4.65M

|   |   └──【团队篇】组建推荐团队及工程师的学习路径.pdf  1.16M

|   └──06-尾声与参考阅读 (2讲)

|   |   ├──【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.html  2.22M

|   |   ├──【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.mp3  2.27M

|   |   ├──【尾声】遇“荐”之后，江湖再见.pdf  3.45M

|   |   ├──推荐系统的参考阅读.html  1.03M

|   |   ├──推荐系统的参考阅读.mp3  954.76kb

|   |   └──推荐系统的参考阅读.pdf  1.28M