人工智能机器学习推荐系统项目案例实战视频教程
人工智能机器学习推荐系统项目案例实战课程视频教程下载。人工智能培训课程从推荐系统概述开始,详解推荐系统中两大核心算法:协同过滤与隐语义模型。使用Surprise库对电影数据集进行建模推荐,最后使用Tensorflow实现一个简易的基于隐语义模型的推荐系统。
课程目标
掌握推荐系统原理与工作方式,使用Python库进行建模。
适用人群
机器学习,数据领域工作以及要转向人工智能方向的同学们。
课程简介
课程从推荐系统概述开始,详解推荐系统中两大核心算法:协同过滤与隐语义模型。使用Surprise库对电影数据集进行建模推荐,最后使用Tensorflow实现一个简易的基于隐语义模型的推荐系统。
课程章节
第1章推荐系统工作原理
1-1系列课程概述
1-2推荐系统应用
1-3推荐系统要完成的任务
1-4相似度计算
1-5基于用户的协同过滤算法
1-6基于物品的协同过滤算法
1-7隐语义模型
1-8隐语义模型求解
1-9模型评估标准
第2章使用Surprise库建立推荐系统
2-1Surprise库简介
2-2Surprise库使用方法
2-3得出商品推荐结果
第3章使用Tensorflow构造隐语义模型
3-1使用Tensorflow构造隐语义模型
3-2模型架构
3-3损失函数定义
3-4训练网络
1、自动:在上方保障服务中标有自动发货的商品,拍下后,将会自动收到来自卖家的商品获取(下载)链接;
2、手动:未标有自动发货的的商品,拍下后,卖家会收到邮件、短信提醒,也可通过QQ或订单中的电话联系对方。
1、描述:源码描述(含标题)与实际源码不一致的(例:描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、版本不符等);
2、演示:有演示站时,与实际源码小于95%一致的(但描述中有"不保证完全一样、有变化的可能性"类似显著声明的除外);
3、发货:手动发货源码,在卖家未发货前,已申请退款的;
4、服务:卖家不提供安装服务或需额外收费的(但描述中有显著声明的除外);
5、其他:如质量方面的硬性常规问题等。
注:经核实符合上述任一,均支持退款,但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品,卖家无法对描述进行修改!
1、在未拍下前,双方在QQ上所商定的内容,亦可成为纠纷评判依据(商定与描述冲突时,商定为准);
2、在商品同时有网站演示与图片演示,且站演与图演不一致时,默认按图演作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);
3、在没有"无任何正当退款依据"的前提下,写有"一旦售出,概不支持退款"等类似的声明,视为无效声明;
4、虽然交易产生纠纷的几率很小,但请尽量保留如聊天记录这样的重要信息,以防产生纠纷时便于网站工作人员介入快速处理。