day02_推荐算法.zip

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文件名称：day02_推荐算法.zip
文件大小：4.64MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-08-02 16:46:19
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13_Apriori算法实现.md
10_电影推荐(ContentBased)_TOP-N用户推荐.md
07_基于内容的推荐算法.md
11_电影推荐(ContentBased)_物品冷启动处理.md
09_电影推荐(ContentBased)_用户画像.md
05_LFM算法实现.md
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----常见函数求导.png(230KB)
----关联规则数据示例.png(13KB)
----fp-growth2.png(13KB)
----基于用户的协同过滤推荐.png(12KB)
----apriori2.png(73KB)
----挖掘频繁项集.png(103KB)
----导数的四则运算.png(229KB)
----矩阵分解1.jpg(2KB)
----word2vec1.png(33KB)
----推荐场景1-电商.png(769KB)
----基于物品的协同过滤推荐.png(14KB)
----基于用户的协同过滤推荐1.png(91KB)
----稠密评分数据集.png(18KB)
----推荐场景2-音乐.png(1.06MB)
----矩阵分解4.jpg(6KB)
----apriori1.png(152KB)
----稀疏评分数据集.png(18KB)
----recommend1.png(502KB)
----矩阵分解3.jpg(5KB)
----矩阵分解2.jpg(2KB)
----recommend3.png(218KB)
----word2vec2.png(34KB)
----偏置.png(361KB)
----recommend2.png(61KB)
----LFM矩阵分解图解2.png(36KB)
----基于物品的协同过滤推荐1.png(113KB)
----similarity_calc2.png(256KB)
----交叉验证过程.png(100KB)
----矩阵分解5.jpg(9KB)
----word2vec3.png(39KB)
----LFM矩阵分解图解.png(34KB)
----基于内容推荐1.png(159KB)
----fp-growth1.png(60KB)
06_BiasSVD算法实现.md
04_基于矩阵分解的协同过滤推荐.md
03_基于回归模型的协同过滤推荐.md
01_基于模型的协同过滤推荐.md
08_电影推荐(ContentBased)_物品画像.md
02_基于K最近邻的协同过滤推荐.md
12_基于关联规则的推荐.md
14_FP-Growth算法实现.md