个性化推荐(推荐系统)经历了多年的发展，已经成为互联网产品的标配，也是AI成功落地的分支之一，在电商(淘宝/京东)、资讯(今日头条/微博)、音乐(网易云音乐/QQ音乐)、短视频(抖音/快手)等热门应用中,推荐系统都是核心组件之一。

课程目录：
├──1.1课程简介.mp4 11.93M
├──1.2推荐系统的演化过程.mp4 23.39M
├──1.3推荐系统的技术演进.mp4 34.84M
├──1.4推荐系统的核心产品问题.mp4 23.03M
├──10.1推荐系统的挑战以及前沿发展.mp4 37.09M
├──10.2推荐结果显示.mp4 38.58M
├──10.3相关性和因果性.mp4 35.59M
├──10.4信息茧房.mp4 21.56M
├──10.5转化率偏置问题.mp4 28.10M
├──10.6召回技术的局限性.mp4 48.25M
├──10.7总结.mp4 19.21M
├──2.10总结如何构建自己的知识脉络.mp4 11.31M
├──2.1学习方法.mp4 9.91M
├──2.2机器学习的学习问题.mp4 31.00M
├──2.3假设集合.mp4 14.96M
├──2.4VC维和Bias.mp4 36.89M
├──2.5Bias.mp4 15.73M
├──2.6交叉验证.mp4 11.10M
├──2.7损失函数和正则化.mp4 19.97M
├──2.8最优化方法.mp4 17.91M
├──2.9贝叶斯决策理论.mp4 15.60M
├──3.1基于User的协同过滤算法.mp4 23.37M
├──3.2基于Item的协同过滤算法.mp4 19.28M
├──3.3物品相似度的算法实现.mp4 44.59M
├──3.4协同过滤算法的变种.mp4 19.67M
├──3.5间隔时效性优化.mp4 11.65M
├──3.6反馈时效性优化.mp4 26.80M
├──3.7随机游走算法.mp4 20.24M
├──3.8图模型embedding算法.mp4 31.22M
├──4.10行为序列数据文档化和向量化.mp4 13.33M
├──4.1推荐系统策略流程和核心问题.mp4 14.09M
├──4.2词袋模型和向量空间模型.mp4 21.50M
├──4.3词袋模型的拓展TF.mp4 29.47M
├──4.4隐语义模型LSA.mp4 33.47M
├──4.5概率隐语义模型pLSA.mp4 23.80M
├──4.6生成式概率隐语义模型LDA.mp4 17.30M
├──4.7LDA的应用实例.mp4 28.53M
├──4.8神经网络模型.mp4 28.42M
├──4.9行为数据文档化.mp4 17.20M
├──5.1推荐系统中的用户画像.mp4 17.70M
├──5.2用户画像的价值准则.mp4 16.14M
├──5.3物品侧画像.mp4 23.17M
├──5.4用户兴趣模型的简单方法.mp4 19.68M
├──5.5用户兴趣模型的复杂方法.mp4 16.88M
├──5.6用户兴趣扩展.mp4 17.08M
├──5.7用户兴趣模型的架构设计.mp4 14.56M
├──6.1问题分析与目标定义.mp4 26.90M
├──6.2常用模型介绍.mp4 18.34M
├──6.3模型效果评估.mp4 38.54M
├──6.4常用模型介绍.mp4 32.21M
├──6.5模型效果评估.mp4 19.53M
├──6.6机器学习系统架构设计.mp4 9.45M
├──7.1常用评测指标.mp4 47.57M
├──7.2离线效果评测方法.mp4 26.03M
├──7.3在线效果评测方法.mp4 35.02M
├──7.4在线评测方法.mp4 25.09M
├──7.5更好更快的在线系统.mp4 44.58M
├──7.6交叉实验.mp4 30.39M
├──7.7系统监控.mp4 19.45M
├──8.1多臂老虎机和EE问题.mp4 23.03M
├──8.2多臂老虎机问题.mp4 27.86M
├──8.3e贪心算法.mp4 22.32M
├──8.4UCB算法.mp4 39.40M
├──8.5汤普森采样.mp4 15.61M
├──8.6LinUCB.mp4 18.93M
├──8.7机器学习中的EE关系.mp4 14.14M
├──8.8推荐系统中的EE思考.mp4 16.89M
├──9.1推荐系统架构设计.mp4 16.22M
├──9.2系统边界和外部依赖.mp4 30.93M
├──9.3离线层架构.mp4 35.86M
├──9.4在线层架构.mp4 32.39M
├──9.5系统架构演进原则.mp4 21.07M
├──9.6从离线到在线.mp4 27.26M
└──9.7基于DSL的系统架构设计.mp4 34.67M