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内容详情：10.1推荐系统的挑战以及前沿发展.mp4 7.6交叉实验.mp4 10.4信息茧房.mp4 8.5汤普森采样.mp4 9.5系统架构演进原则.mp4 9.7基于DSL的系统架构设计.mp4 8.6LinUCB.mp4 7.7系统监控.mp4 10.5转化率偏置问题.mp4 9.3离线层架构.mp4 10.2推荐结果显示.mp4 9.6从离线到在线.mp4 9.1推荐系统架构设计.mp4 8.8推荐系统中的EE思考.mp4 8.1多臂老虎机和EE问题.mp4 10.6召回技术的局限性.mp4 8.3e贪心算法.mp4 10.3相关性和因果性.mp4 8.2多臂老虎机问题.mp4 8.4UCB算法.mp4 9.4在线层架构.mp4 8.7机器学习中的EE关系.mp4 10.7总结.mp4 9.2系统边界和外部依赖.mp4 2.5Bias.mp4 7.5更好更快的在线系统.mp4 2.7损失函数和正则化.mp4 4.6生成式概率隐语义模型LDA.mp4 4.2词袋模型和向量空间模型.mp4 2.6交叉验证.mp4 2.1学习方法.mp4 3.7随机游走算法.mp4 3.8图模型embedding算法.mp4 2.10总结如何构建自己的知识脉络.mp4 2.8最优化方法.mp4 5.1推荐系统中的用户画像.mp4 5.6用户兴趣扩展.mp4 3.5间隔时效性优化.mp4 6.3模型效果评估.mp4 6.2常用模型介绍.mp4 1.2推荐系统的演化过程.mp4 7.3在线效果评测方法.mp4 4.3词袋模型的拓展TF.mp4 7.2离线效果评测方法.mp4 2.2机器学习的学习问题.mp4 6.5模型效果评估.mp4 4.5概率隐语义模型pLSA.mp4 4.9行为数据文档化.mp4 2.3假设集合.mp4 3.1基于User的协同过滤算法.mp4 4.4隐语义模型LSA.mp4 ...等。
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