APP下载
反馈
2.2 基于用户的协同过滤(上)
1380 播放
收藏
下载
手机看
登录后可发评论

评论沙发是我的~

热门评论(0)
    全部评论(0)
      选集(45)
      自动播放
      [1] 1.1 推荐系统的意义与价值(上)
      3822播放
      05:03
      [2] 1.1 推荐系统的意义与价值(下)
      1475播放
      05:02
      [3] 1.2 推荐系统的历史与框架(上)
      1558播放
      06:59
      [4] 1.2 推荐系统的历史与框架(下)
      1187播放
      07:05
      [5] 1.3 推荐算法分类(上)
      1185播放
      06:24
      [6] 1.3 推荐算法分类(下)
      1388播放
      06:26
      [7] 5.1 混合推荐简介
      1127播放
      06:38
      [8] 6.1 评测视角与实验方法
      1025播放
      07:10
      [9] 6.2 分类准确率指标(上)
      914播放
      10:55
      [10] 6.2 分类准确率指标(下)
      761播放
      10:53
      [11] 5.5 整体式混合推荐
      961播放
      08:33
      [12] 2.1 协同过滤的基本思想与算法分...
      997播放
      05:08
      [13] 2.1 协同过滤的基本思想与算法分...
      544播放
      05:13
      [14] 2.2 基于用户的协同过滤(上)
      1380播放
      待播放
      [15] 2.2 基于用户的协同过滤(下)
      1176播放
      07:44
      [16] 2.3 基于项目的协同过滤(上)
      753播放
      05:56
      [17] 2.3 基于项目的协同过滤(下)
      503播放
      05:59
      [18] 2.4 基于邻域的评分预测(上)
      1119播放
      06:57
      [19] 2.4 基于邻域的评分预测(下)
      952播放
      07:03
      [20] 5.2 理论依据与算法分类
      718播放
      08:56
      [21] 5.3 平行式混合推荐(上)
      596播放
      06:34
      [22] 5.3 平行式混合推荐(下)
      1484播放
      06:39
      [23] 5.4 串行式混合推荐
      719播放
      08:17
      [24] 4.1 基于内容推荐的系统框架
      1036播放
      07:11
      [25] 4.2 向量空间模型(上)
      1354播放
      08:22
      [26] 4.2 向量空间模型(下)
      700播放
      08:20
      [27] 4.3 基于语义的内容相似度(上)
      1075播放
      07:12
      [28] 4.3 基于语义的内容相似度(下)
      1014播放
      07:18
      [29] 4.4 基于约束的推荐(上)
      837播放
      06:08
      [30] 4.4 基于约束的推荐(下)
      1168播放
      06:13
      [31] 4.5 基于效用和实例的推荐(上)
      1140播放
      07:52
      [32] 4.5 基于效用和实例的推荐(下)
      1012播放
      07:51
      [33] 3.1 基于关联规则的推荐(上)
      1418播放
      10:37
      [34] 3.1 基于关联规则的推荐(下)
      1388播放
      10:34
      [35] 3.2 基于矩阵分解的评分预测(上...
      830播放
      08:21
      [36] 3.2 基于矩阵分解的评分预测(下...
      612播放
      08:19
      [37] 3.3 概率矩阵分解框架(上)
      1249播放
      06:18
      [38] 3.3 概率矩阵分解框架(下)
      1259播放
      06:22
      [39] 3.4 基于矩阵分解的Top-N推...
      827播放
      05:57
      [40] 3.4 基于矩阵分解的Top-N推...
      1499播放
      05:53
      [41] 6.4 公开实验数据集
      1082播放
      09:38
      [42] 2.5 基于二部图的协同过滤(上)
      1260播放
      11:43
      [43] 2.5 基于二部图的协同过滤(下)
      849播放
      11:43
      [44] 6.3 排序、评分及其他常用指标(...
      1317播放
      06:37
      [45] 6.3 排序、评分及其他常用指标(...
      693播放
      06:34
      为你推荐
      08:37
      《基于python的web开发教程...
      542播放
      09:25
      【nodejs微信公众号开发】用户...
      1344播放
      09:12
      05_requests发送get请...
      1477播放
      07:13
      【java(JSP)项目】用户模块...
      1205播放
      05:39
      第4.6节 用户-角色数据迁移(上...
      866播放
      06:00
      《蛋仔派对》,凭啥破5亿用户?
      1447播放
      01:53
      2 针对windows家庭版用户的...
      693播放
      07:27
      10 mySQL用户管理
      921播放
      08:19
      (3)--3.3用户研究方法
      1383播放
      06:56
      网络暗模式
      4646播放
      10:31
      (6)linux-用户命令(中)
      705播放
      10:17
      基于契约优先开发用户管理小功能实现...
      1196播放
      03:11
      第7讲 用户态和内核态
      1159播放