2018年 慕课学院 推荐系统算法实战从入门到就业 视频教程 附代码讲义【54课时】

天亮说晚安

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课程介绍：
推荐系统是电商和内容型app网站生存的重要手段，是以重新组织物品分类和聚类方式形成的人工智能系统。亚马逊的商品推荐、优酷的视频推荐，都是推荐系统的应用实例。每一个具体的应用场景中推荐系统表现形式有所不同，但是最终都是以增加内容、商品曝光度为前提的。
推荐系统根据每一个用户的行为和喜好，找到这个用户未来可能喜欢和购买的商品或者是物品。它使得内容、电商两大产业减少了大量的人工编辑推荐的工作，只需要用一些简单或者深入的算法，就可以达到很好的效果。
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课程内容：
& f% P, L$ m$ L! R2 m4 f( e* D本课程包括推荐引擎、推荐算法、推荐环境三大版块，课程中会讲解在线教育、视频网站、电商购物、阅读网站四个领域的知识点和实战案例。崔立明老师会从零讲授成为推荐系统工程师的必备知识，通过带领大家制作实战项目，帮助学员实现个人转型，熟悉推荐系统。

* j5 t, C& z5 ?课程目录：
第1 章 ： 推荐引擎
第2 章 ： 推荐算法
; \. ^! F4 i: Y) C) ~; _第1节 ： 推荐算法 -实现基础规则算法
课时19：推荐算法 -实现基础规则算法（1）  
课时20：推荐算法 -实现基础规则算法（2）  
8 Z2 L  }* y: i* Y8 ]8 R4 J课时21：推荐算法 -实现基础规则算法（3）  
3 Y  X& a$ h  V! @- `$ h+ G课时22：推荐算法 -实现基础规则算法（4）  
第2节 ： 推荐算法 -实现协同过滤UCF
+ p. [! t; l1 A( ]& H课时23：推荐算法 -实现协同过滤UCF（1）  
课时24：推荐算法 -实现协同过滤UCF（2）  
课时25：推荐算法 -实现协同过滤UCF（3）  
- y  Q) d, A9 x) |- j$ ]课时26：推荐算法 -实现协同过滤UCF（4）  
: K& \, W" J/ _第3节 ： 推荐算法 - 实现协同过滤icf
- e( J6 b  t+ r" i2 c4 ~课时27：推荐算法 - 实现协同过滤icf（1）  
  w- M% E2 A& }) S7 [0 ]3 J课时28：推荐算法 - 实现协同过滤icf（2）  
课时29：推荐算法 - 实现协同过滤icf（1）  
  v/ e: i( C- t$ t5 R7 a# F课时30：推荐算法 - 实现协同过滤icf（2）  
" D+ ^$ u# O3 v. C第4节 ： 推荐算法 - 实践课
课时31：推荐算法 - 实践课（1）  
9 W  J: E, C1 l, Z$ d; R. N$ [课时32：推荐算法 - 实践课（2）  
课时33：推荐算法 - 实践课（3）  
课时34：推荐算法 - 实践课（4）  
第5节 ： 推荐算法 - 实现关联规则
  k8 M3 o7 A; k- x2 v1 d课时35：推荐算法 - 实现关联规则（1）  
课时36：推荐算法 - 实现关联规则（2）  
课时37：推荐算法 - 实现关联规则（3）  
课时38：推荐算法 - 实现关联规则（4）  
3 L8 v* @" [! V课时39：推荐算法 - 实现关联规则（5）  
课时40：推荐算法 - 实现关联规则（6）  
4 g" J/ f$ b$ H4 R第6节 ： 推荐算法 - 推荐综合
课时41：推荐算法 - 推荐综合（1）  
课时42：推荐算法 - 推荐综合（2）  
/ a% U& X8 r, ~: g课时43：拼装推荐结果（1）  
  c% q/ D8 {% _& E$ Y0 G% j, R( i3 m课时44：拼装推荐结果（2）  
第3章 ： 第三章：推荐环境
# g6 l- O7 ], J# b3 V第1 节 ： 推荐环境 - TensorFlow
. H$ Z* _. A+ K% x, e) Y2 D" ~" c3 J课时45：推荐环境 - TensorFlow（1）  
7 K6 i$ ?7 d* _9 ^课时46：推荐环境 - TensorFlow（2）  
3 t: d, J* [( l  j2 ~课时47：推荐环境 - TensorFlow（3）  
课时48：推荐环境 - TensorFlow（4）  
课时49：推荐环境 - TensorFlow（5）  
  F2 B/ e  M7 o$ @课时50：推荐环境 - TensorFlow（6）  
( c+ h5 N! _& P  o: _6 }5 x1 g课时51：推荐环境 - TensorFlow（7）  
% ^4 h  ]) _! Q. }3 Y课时52：推荐环境 - TensorFlow（8）  
课时53：推荐环境 - TensorFlow（9）  
课时54：推荐环境 - TensorFlow（10）

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m9128213

很棒的课程～～

leecdleecd

thanks for sharing.

杨文帅

很棒的课程～～