课程介绍：
本套课程推荐系统算法系统工程师，课程官方售价21998元，本次更新的课程共分为14周的课程，课程从集器学习基础开始讲起，然后讲到了推荐系统、内容画像与用户画像一直到强化学习与推荐系统，课程涵盖了整个推荐系统算法工程师必学的知识点；帮助大家掌握经典和前沿的推荐系统技术，文件大小共计27.19G。
课程截图：
课程目录：
Week1：机器学习基础
1.1课程安排与项目介绍
1.开篇介绍.mp4
2.课程概览.mp4
3.老师介绍.mp4
4.逻辑回归与梯度下降-1.mp4
5.逻辑回归与梯度下降-2.mp4
6.逻辑回归与梯度下降-3.mp4
7.神经网络.mp4
8.正规化.mp4
9.常用优化算法.mp4
1.2课程辅助内容
1.指数分布.mp4
2.广义线性模型.mp4
3.贝叶斯估计与频率派估计.mp4
Week2：推荐系统基础
Week2-2.1推荐系统基础
1.推荐架构与协同.mp4
2.推荐架构与协同.mp4
3.推荐架构与协同.mp4
4.推荐架构与协同.mp4
5.推荐架构与协同.mp4
6.推荐架构与协同.mp4
Week2-2.2课程辅助内容
1.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4
2.不同类别协同的实现与工程技巧.mp4
Week3：内容画像与用户画像
3.1内容画像与用户画像
1.nlp技术内容画像的抽取.mp4
2.nlp技术内容画像的抽取.mp4
3.nlp技术内容画像的抽取.mp4
4.nlp技术内容画像的抽取.mp4
5.nlp技术内容画像的抽取.mp4
3.2课程辅助内容
1.内容画像的抽取、构建实战1.mp4
2.内容画像的抽取、构建实战1.mp4
3.内容画像的抽取、构建实战1.mp4
Week4：用户画Week
4.1用户画像
1.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
2.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
3.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
4.用户画像与内容画像的关系、用途.mp4
4.2课程辅助内容
1.Redis的搭建与使用.mp4
2.Redis的搭建与使用.mp4
Week5：传统match方法
第5章：Week5-5.1传统match方法
1.传统match方法.mp4
2.传统match方法.mp4
3.传统match方法.mp4
4.传统match方法.mp4
第5章：Week5-5.2课程辅助内容
1.NCF、GMF的实现.mp4
2.NCF、GMF的实现.mp4
Week6：深度match方法
Week6-6.1深度match方法
1.深度match方法.mp4
2.深度match方法.mp4
3.深度match方法.mp4
4.深度match方法.mp4
Week6-6.2课程辅助内容
1.f深度match方法.mp4
2.f深度match方法.mp4
Week7：经典Ranking方法
ctr预估初探1.mp4
ctr预估初探2.mp4
ctr预估初探3.mp4
ctr预估初探4.mp4
ctr预估初探5.mp4
ctr预估初探6.mp4
Week8：GraphEmbedding大家族与用户行为构建
lecture1-1.mp4
lecture1-2.mp4
lecture1-3.mp4
lecture1-4.mp4
lecture1-5.mp4
辅助内容.mp4
Week9：引入sideinfo信息的图推荐、基于推理的图推荐
lecture1.mp4
lecture2.mp4
lecture3.mp4
辅助内容.mp4
Week10：深度Ranking模型
lecture1.mp4
lecture2.mp4
lecture3.mp4
lecture4.mp4
课程辅助内容1.mp4
课程辅助内容2.mp4
课程辅助内容3.mp4
Week11：重排序与多目标学习
lecture
lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-1.mp4
lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-2.mp4
lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-3.mp4
lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-4.mp4
lecture工业界新闻推荐系统中的冷启动-5.mp4
review
Review-1.mp4
Review-2.mp4
Week12：热点文章实时召回
热点文章实时召回策略-1(204238).mp4
热点文章实时召回策略-2(204238).mp4
热点文章实时召回策略-3(204238).mp4
热点文章实时召回策略-4(204238).mp4
热点文章实时召回策略-5(204238).mp4
Week13：多目标与用户多兴趣
多目标与用户多兴趣-1.mp4
多目标与用户多兴趣-2.mp4
多目标与用户多兴趣-3.mp4
多目标与用户多兴趣-4.mp4
多目标与用户多兴趣-5.mp4
Week14：强化学习与推荐系统
强化学习与推荐系统-1.mp4
强化学习与推荐系统-2.mp4
强化学习与推荐系统-3.mp4
强化学习与推荐系统-4.mp4
