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【No817】个性化推荐算法
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|-- 第12章
  |-- 12-1 个性化推荐算法实战课程总结与回顾-.mp4
|-- 第11章
  |-- 11-1 学习排序部分总结与回顾-.mp4
|-- 第10章
  |-- 10-6 wd模型的训练与模型在测试数据集上的表现-.mp4
  |-- 10-5 代码实战wd模型之模型对象的构建-.mp4
  |-- 10-4 .代码实战wd模型之wide侧与deep侧特征构建-.mp4
  |-- 10-3 wide and deep网络结构与数学原理介绍-.mp4
  |-- 10-2 dnn网络结构与反向传播算法-.mp4
  |-- 10-1 背景知识介绍之什么是深度学习-.mp4
|-- 第09章
  |-- 9-9 模型在测试数据集表现 下-.mp4
  |-- 9-8 模型在测试数据集表现 上-.mp4
  |-- 9-7 代码训练gbdt与lr混合模型-.mp4
  |-- 9-6 gbdt模型最优参数选择-.mp4
  |-- 9-5 代码训练gbdt模型-.mp4
  |-- 9-4 gbdt与lr混合模型网络介绍-.mp4
  |-- 9-3 xgboost数学原理介绍-.mp4
  |-- 9-2 梯度提升树的数学原理与构建流程-.mp4
  |-- 9-1 背景知识介绍之决策树-.mp4
|-- 第08章
  |-- 8-9 lr模型在测试数据集上表现-下-.mp4
  |-- 8-8 lr模型在测试数据集上表现-上-.mp4
  |-- 8-7 lr模型的训练-.mp4
  |-- 8-6 代码实战lr之连续特征处理-.mp4
  |-- 8-5 代码实战lr之离散特征处理-.mp4
  |-- 8-4 代码实战lr之样本选择-.mp4
  |-- 8-3 样本选择与特征选择相关知识-.mp4
  |-- 8-2 逻辑回归模型的数学原理-.mp4
  |-- 8-10 lr模型训练之组合特征介绍-.mp4
  |-- 8-1 逻辑回归模型的背景知识介绍-.mp4
|-- 第07章
  |-- 7-1 学习排序综述-.mp4
|-- 第06章
  |-- 6-1 个性化召回算法总结与评估方法的介绍。-.mp4