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個性化推薦算法實戰入門必修課

                
                David
            算法工程師

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個性化推薦算法實戰（可用于畢設）  BAT大牛親授 
實戰·中級·841

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                難度中級
            
                時長 2小時24分
            
                學習人數
            
綜合評分9.37
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                                邏輯清晰

全部評論問答未解決精華

老師，公式里邊求推薦得分的s(j,k)什么意思

已采納回答 / David

與itemj 最相似的k個item

2 回答 1137 瀏覽 2-1 itemcf的理論部分與理論升級

2018-09-25

有更簡單的算法視頻嗎

最新回答 / Zu3zz

只能說明你數學基礎太差

2 回答 970 瀏覽 2-2 usercf的理論部分與理論升級

2018-09-20

軟件類型、

講師回答 / David

我看看找一個數據集的鏈接給你。代碼你就比著寫寫吧。哈哈

4 回答 1410 瀏覽 3-1 數據集介紹與公共信息抽取函數代碼實戰_x264

2018-09-09

usercf代碼運行不出來,從cal_user_sim函數開始報錯,求解答

講師回答 / David

您計算的的user_sim這個數據結構里沒有510這個user你可以加一下判斷。

1 回答 1197 瀏覽 3-7 usercf基礎部分代碼實戰-下

2018-09-03

課程的數據在哪里下載？

講師回答 / David

直接網上搜moive lens數據集很好下載的。

1 回答 1012 瀏覽

2018-08-22

老師，這些公式哪里來的，能否講解一下出處

最新回答 / 慕斯卡1095734

可以參考線性SVM的公式，個人感覺是一樣的。就是給了一個實際應用場景。

3 回答 998 瀏覽 2-1 itemcf的理論部分與理論升級

2018-08-13

在usercf中并不是兩個用戶共同看的電影越多，兩個用戶相似度就越高？

已采納回答 / David

對的，是的我們在計算相似度的時候是考慮個性化因素，舉例來說，如果A用戶和B用戶，A用戶與C用戶都是共同點擊了3個物品。那么很明顯，B和C誰點擊過的物品越少越能體現出與A用戶的相似。因為如果一個用戶點擊的物品太多，其實顯示的并不是個性化需求，而是范需求。

2 回答 1336 瀏覽 3-8 usercf公式升級代碼實戰

2018-08-12

老師，關于這門課程有些問題想要咨詢您？

已采納回答 / David

進階的課程已經開始錄制，預估3個月左右，可能會和大家見面。希望您到時候多多關注，并提出寶貴意見。

1 回答 340 瀏覽 3-1 數據集介紹與公共信息抽取函數代碼實戰_x264

2018-08-12

公式一求并集開根號還是應該數量平方開根號

已采納回答 / David

就是他們分別的模乘積開根號，比如i用戶點擊了3個物品，j用戶點擊了2個物品那么分母就是根號6.

2 回答 1224 瀏覽 2-1 itemcf的理論部分與理論升級

2018-08-10

老師能不能上傳示例代碼與數據文件？

已采納回答 / David

數據文件就是movielens數據集網上可以下載。代碼這個基本上跟著我的思路來寫就可以。因為這個是一個前導課程，所以就沒有傳代碼。如果后續有實戰課程肯定會傳。謝謝您的觀看與建議。

3 回答 1333 瀏覽 3-1 數據集介紹與公共信息抽取函數代碼實戰_x264

2018-08-10

這兩個文件哪有的

講師回答 / David

你的意思是怎么獲得這倆測試數據集？

1 回答 1188 瀏覽 3-1 數據集介紹與公共信息抽取函數代碼實戰_x264

2018-08-06

謝謝老師講的真好

已采納回答 / 慕九州22958251

我感覺講的也很棒。

2 回答 1024 瀏覽 1-1 個性化推薦系統實戰入門必修課-課程簡介

2018-07-31

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課程須知: 1、對高數公式的基本掌握，矩陣知識的大體了解。 2、對python編程語法的熟悉，常用數據結構的掌握。

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