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内容详情：9.6从离线到在线.mp4 9.7基于DSL的系统架构设计.mp4 7.7系统监控.mp4 9.4在线层架构.mp4 8.5汤普森采样.mp4 10.1推荐系统的挑战以及前沿发展.mp4 8.8推荐系统中的EE思考.mp4 8.3e贪心算法.mp4 7.6交叉实验.mp4 10.7总结.mp4 10.6召回技术的局限性.mp4 8.7机器学习中的EE关系.mp4 9.3离线层架构.mp4 8.4UCB算法.mp4 10.2推荐结果显示.mp4 8.2多臂老虎机问题.mp4 9.2系统边界和外部依赖.mp4 8.6LinUCB.mp4 9.5系统架构演进原则.mp4 10.5转化率偏置问题.mp4 8.1多臂老虎机和EE问题.mp4 9.1推荐系统架构设计.mp4 10.4信息茧房.mp4 10.3相关性和因果性.mp4 2.4VC维和Bias.mp4 3.7随机游走算法.mp4 7.2离线效果评测方法.mp4 1.2推荐系统的演化过程.mp4 1.3推荐系统的技术演进.mp4 5.4用户兴趣模型的简单方法.mp4 3.1基于User的协同过滤算法.mp4 5.6用户兴趣扩展.mp4 4.5概率隐语义模型pLSA.mp4 6.5模型效果评估.mp4 2.10总结如何构建自己的知识脉络.mp4 7.3在线效果评测方法.mp4 2.6交叉验证.mp4 4.9行为数据文档化.mp4 4.8神经网络模型.mp4 6.2常用模型介绍.mp4 3.3物品相似度的算法实现.mp4 2.7损失函数和正则化.mp4 2.2机器学习的学习问题.mp4 2.3假设集合.mp4 6.3模型效果评估.mp4 4.7LDA的应用实例.mp4 2.8最优化方法.mp4 4.10行为序列数据文档化和向量化.mp4 4.2词袋模型和向量空间模型.mp4 2.5Bias.mp4 7.5更好更快的在线系统.mp4...等。
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