『课程目录』:
1_深度学习在推荐系统中的应用
2_推荐系统的深度学习应用之IMDb解析
3_推荐引擎-实现基础工程（1）
4_推荐引擎-实现基础工程 （2）
5_推荐引擎-实现基础工程（3）
6_推荐引擎-实现基础工程（4）
7_推荐引擎-实现基本的实时处理（1）
8_推荐引擎-实现基本的实时处理（2）
9_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（1）
10_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（2）
11_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（3）
12_推荐引擎-实现简单的实时推荐算法（4）
13_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（1）
14_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（2）
15_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（3）
16_推荐引擎 – 实现符合业务场景的推荐算法（4）
17_推荐引擎 – 实践课（1）
18_推荐引擎 – 实践课（2）
19_推荐算法 -实现基础规则算法（1）
20_推荐算法 -实现基础规则算法（2）
21_推荐算法 -实现基础规则算法（3）
22_推荐算法 -实现基础规则算法（4）
23_推荐算法 -实现协同过滤UCF（1）
24_推荐算法 -实现协同过滤UCF（2）
25_推荐算法 -实现协同过滤UCF（3）
26_推荐算法 -实现协同过滤UCF（4）
27_推荐算法 – 实现协同过滤icf（1）
28_推荐算法 – 实现协同过滤icf（2）
29_推荐算法 – 实现协同过滤icf（1）
30_推荐算法 – 实现协同过滤icf（2）
31_推荐算法 – 实践课（1）
32_推荐算法 – 实践课（2）
33_推荐算法 – 实践课（3）
34_推荐算法 – 实践课（4）
35_推荐算法 – 实现关联规则（1）
36_推荐算法 – 实现关联规则（2）
37_推荐算法 – 实现关联规则（3）
38_推荐算法 – 实现关联规则（4）
39_推荐算法 – 实现关联规则（5）
40_推荐算法 – 实现关联规则（6）
41_推荐算法 – 推荐综合（1）
42_推荐算法 – 推荐综合（2）
43_拼装推荐结果（1）
44_拼装推荐结果（2）
45_推荐环境 – TensorFlow（1）
46_推荐环境 – TensorFlow（2）
47_推荐环境 – TensorFlow（3）
48_推荐环境 – TensorFlow（4）
49_推荐环境 – TensorFlow（5）
50_推荐环境 – TensorFlow（6）
51_推荐环境 – TensorFlow（7）
52_推荐环境 – TensorFlow（8）
53_推荐环境 – TensorFlow（9）
54_推荐环境 – TensorFlow（10）
资料.rar
![机器学习中的概率统计应用实践[完结]](https://oss.xianyuziyuan.com/images/3259.jpg)
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