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冰点也疯狂

课程目录
# C2 c  Q- D/ {  Z. w5 s第1 章 ： 推荐引擎
第1 节 ： 推荐系统概述、推荐引擎概述（公开课）
0 C; J- u3 p5 \. G课时1：深度学习在推荐系统中的应用  
% _, R" p  [8 S) Y课时2：推荐系统的深度学习应用之IMDb解析  
% t7 i% K& C6 D) q5 W
; }0 p" f) n4 P! T9 S- {) a- F) @第2 节 ： 推荐引擎 - 实现基础工程
. ~) H) _7 i( b% q( b课时3：推荐引擎-实现基础工程（1）  
课时4：推荐引擎-实现基础工程 （2）  
课时5：推荐引擎-实现基础工程（3）  
课时6：推荐引擎-实现基础工程（4）  
1 T2 H/ O2 x* v3 N. ]  u第3 节 ： 推荐引擎 - 实现基本的实时处理
0 h2 ?7 j; \+ l课时7：推荐引擎-实现基本的实时处理（1）  
% T7 j* c- ]; X0 S, M5 r课时8：推荐引擎-实现基本的实时处理（2）
& a! D+ @  x+ R% B
第4 节 ： 推荐引擎 - 实现简单的实时推荐算法
: R4 Q* G5 r5 {% n* |+ f0 I- U/ q0 c课时9：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（1）  
课时10：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（2）  
$ B" p% f% }! c. C4 u课时11：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（3）  
+ x/ U- _! A. T2 N9 e' `+ ?课时12：推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（4）  
  O7 k0 }5 n: T* B9 L
第5 节 ： 推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法
( o$ l+ q' Z$ ~- W0 F4 c课时13：推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（1）  
( r5 R3 m# t+ @+ y5 R2 m课时14：推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（2）  
# c! E& O9 y6 ^# s2 b! m课时15：推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（3）  
课时16：推荐引擎 - 实现符合业务场景的推荐算法（4）
2 y  x7 p  X& M4 V- ^
5 `* Y" F6 s. S! @第6 节 ： 推荐引擎 - 实践课
课时17：推荐引擎 - 实践课（1）  
7 N6 g: u7 o. n) r2 s& p课时18：推荐引擎 - 实践课（2）
2 X# U4 c' Q  a1 q) l& @+ }) g
! b& M# T9 X) V. p) R+ z' t第2 章 ： 推荐算法
第1 节 ： 推荐算法 -实现基础规则算法
) v; u, e. j0 q& I课时19：推荐算法 -实现基础规则算法（1）  
  S( @& m$ m6 q: j课时20：推荐算法 -实现基础规则算法（2）  
课时21：推荐算法 -实现基础规则算法（3）  
课时22：推荐算法 -实现基础规则算法（4）
7 |3 Z' ~+ D* g! ~( F9 P' H% l
第2 节 ： 推荐算法 -实现协同过滤UCF
课时23：推荐算法 -实现协同过滤UCF（1）  
+ M2 d1 ~7 g7 I: n课时24：推荐算法 -实现协同过滤UCF（2）  
. F1 i- S* }+ y( G) F6 j6 O+ B课时25：推荐算法 -实现协同过滤UCF（3）  
( A5 Q( b1 Y! u7 g& ]2 q5 ]7 z: P7 F课时26：推荐算法 -实现协同过滤UCF（4）  
7 U% g( g( y6 m) ^  u/ v/ Z
1 n0 C8 X# [$ p第3 节 ： 推荐算法 - 实现协同过滤icf
- Y$ ~0 e% q' ~& V3 ^% y& D课时27：推荐算法 - 实现协同过滤icf（1）  
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）  
课时30：推荐算法 - 实现协同过滤icf（2）
/ W1 X8 g- Z' }+ Q$ n. W8 ?3 u/ ?
第4 节 ： 推荐算法 - 实践课
课时31：推荐算法 - 实践课（1）  
课时32：推荐算法 - 实践课（2）  
' r% }% A$ a. a2 R8 G4 w5 ?课时33：推荐算法 - 实践课（3）  
+ c! N( _+ ~- g课时34：推荐算法 - 实践课（4）  

+ [. d% S$ S  D* R5 j# L第5 节 ： 推荐算法 - 实现关联规则
4 n& J2 S; Y4 X2 Q! c0 ^课时35：推荐算法 - 实现关联规则（1）  
1 T$ ^8 a, w0 B! j, p: m课时36：推荐算法 - 实现关联规则（2）  
) T$ \9 J# P- x0 ?课时37：推荐算法 - 实现关联规则（3）  
4 x/ \& g" F. c# J) Y2 Z  |+ a课时38：推荐算法 - 实现关联规则（4）  
# r; [) {3 A/ R' C* D$ I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）
# g$ G- f1 W6 |+ X+ ]3 T
; K7 a" z7 F+ B# ~7 A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）  
课时43：拼装推荐结果（1）  
( {' U; H* F9 i+ p: `8 h课时44：拼装推荐结果（2）  

第3 章 ： 第三章：推荐环境
第1 节 ： 推荐环境 - TensorFlow
! ^) v  i5 S3 w, T课时45：推荐环境 - TensorFlow（1）  
课时46：推荐环境 - TensorFlow（2）  
课时47：推荐环境 - TensorFlow（3）  
( n3 {7 r1 k! v0 p0 N' q# U课时48：推荐环境 - TensorFlow（4）  
+ L; p) J5 ?, ?% Z- v课时49：推荐环境 - TensorFlow（5）  
课时50：推荐环境 - TensorFlow（6）  
课时51：推荐环境 - TensorFlow（7）  
6 J; d1 o( k9 X5 m: w* @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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leecdleecd

thanks for sharing.

p632264898

谢谢大神分享