綜合
評分
評分
9.37
- 內容實用9.4
- 簡潔易懂9.1
- 邏輯清晰9.6
算法一直是很有興趣的，實戰課程火是哪一個呢？
時間：2020-08-21
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時間：2020-04-12
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老師講的很棒，值得推薦！
時間：2020-04-05
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2020年才開始研究推薦算法，通過這門課對RS慢慢有了了解，講得可以
時間：2020-02-16
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整體講的泛而不細，usercf/itemcf 原理部分的數學公式的講解中，對于符號的數學含義沒有給出太明確的說明。只是按照以往的理解和工業經驗做出了“意譯”而不是“直譯”，對于初學者不是很好理解； 代碼部分整體寫的不錯，我自己手敲了一般，運行出相似的結果，但是算法中都是for循環的嵌套O(n**3)級別的復雜度，不實用于大數據情況，更經不起面試。 最后講的性能評價指標那一節，很多公司都是口述的，沒有寫到ppt里面，不知所云。另外，老師說話一個字一個的蹦，斷斷續續的，聽著不舒服。
時間：2020-02-03
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在老師講課的過程中能夠發現老師思路非常清晰，應該是有過豐富經驗的老江湖，幾分鐘的時間就把《推薦系統實戰》頭幾章的重點交代清楚。很希望老師多出一些實戰的課程
時間：2019-10-16
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[講師回復]：謝謝，希望你能從中學到東西，獲得進步。
這里用的是python2，說實話，現在基本上都是用的python3了；此外，感覺講的有點隨性，注釋的風格有點奇怪，而且冒號有時用有時不用的，很不習慣。然后在計算與測評分的時候明顯有個錯誤，沒有做累加工作，反正感覺有些失望吧
時間：2019-01-04
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[講師回復]：謝謝您的評價，我會努力提高不足。注釋風格是我工作時候，某個公司提交代碼時候的風格要求。至于錯誤可以提問區，我們一起探討?？傊x謝收看。
很棒，從公式到代碼的講解，邏輯清晰，就是這照著視頻復制代碼，腦闊疼，能不能提供下源碼研究下:-)
時間：2018-11-04
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[講師回復]：謝謝您的學習。代碼是否提供 我得和網站工作人員咨詢一下。謝謝。
老師講的很棒，很有層次，如果能上傳代碼方便我們后續學習就更好了
時間：2018-10-14
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[講師回復]：您好，這個后續我和網站詢問一下。原則上免費課是不提供代碼的。希望理解。這個代碼也不是非常多。對照視頻一起打一下也挺好。
