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上次学到:课程介绍

简介

当今推荐系统的应用可以说是十分广泛了,它已经应用到了生活当中的方方面面,比如新闻推荐、音乐推荐、电影推荐、朋友推荐等等,一个性能高效的推荐系统更是帮助商品更好销售的关键。本课分为两部分,前半部分介绍各种常见的推荐系统以及基本概念,后半部分将用基于矩阵分解的协同过滤实现一个电影推荐系统。

评价

23
老师讲的666,很不错
能分享下 源码吗? 谢谢
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讲师

目前着手于研究人工智能,精通Python编程和机器学习算法,主导过kaiterra全球天气污染智能预测系统的开发与部署,目前在做智能推荐系统的开发应用并且为相关公司提供解决方案。

课程须知

掌握python语法,自学能力强!

老师告诉你能学到什么?

1、基于内容的推荐系统的原理
2、基于矩阵分解的推荐系统的原理
3、基于商品的协同过滤的推荐系统的原理
4、基于用户的协同过滤的推荐系统的原理
5、构建基于矩阵分解的电影推荐系统

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