个性化推荐算法实战(可用于毕设) BAT大牛亲授
David | 机器学习工程师
结合多年项目实战经验,让你掌握一套完整的,能落地的个性化推荐算法体系!
¥119
¥399
特惠价
课程服务
课程讲师
David
机器学习工程师
资深推荐算法,机器学习工程师,在BAT中多家有过工作经验。主导过多个推荐产品个性化推荐算法的0-1搭建和算法项目的0-1搭建。曾获荣誉:第一作者身份算法专利4篇,参与算法专利10余篇。
评价评分9.92
这门课程知识点满满,很受用,对于想转数据挖掘的我来说受用很大,但是公式讲的实在是有些难懂,希望老师以后讲数学公式的时候弄过多结合实例,图等形式讲解,希望老师以后能够多出类似的教学。
01-06
正在准备找推荐算法方面的工作,老师讲的干货满满,对我起到了很大的帮助,希望老师今后能出更多进阶课程
咨询更多
相关学习路线
相关课程
内容实用
9.95
通俗易懂
9.90
逻辑清晰
9.91
10-16
这门课程知识点满满,很受用,对于想转数据挖掘的我来说受用很大,但是公式讲的实在是有些难懂,希望老师以后讲数学公式的时候弄过多结合实例,图等形式讲解,希望老师以后能够多出类似的教学。
01-06
正在准备找推荐算法方面的工作,老师讲的干货满满,对我起到了很大的帮助,希望老师今后能出更多进阶课程
讲师回复
谢谢您的支持,能对您有所帮助是我最高兴的,我会继续加油。
01-24
作为linuxC开发,想转人工智能的我来说,这是很不错的一门课程。一直对数据分析比较感兴趣,学了这门课对目前的主流推荐算法有较为详细的了解,希望老师能出更多类似的课程,支持!
讲师回复
谢谢您的支持,我会继续努力。
12-13
课程没有废话,条理清晰,很受用,加上老师指点比我啃书效率高多了。这种视频相关资料市面上太少了,真是及时给力,另外要夸一下老师,提问的问题老师都认真回答,点赞!希望慕课网能多找这样有实力又负责任的老师出课程。我会支持的!
讲师回复
谢谢,我会继续努力,祝您学习愉快,掌握更多知识。
05-29
总的来说还是蛮推荐的,但是很多内容没有列在PPT上,学习效率相对有点打折,再就是公式这块确实没啥兴趣。代码没得说,感谢老师分享。
11-07
讲的非常好,希望老师能是不是更新最新工业界的新课题,很实用
07-18
very good bu cuo bu cuo, dry goods full full
06-02
课程代码很实在,也很用心。就是理论知识部分讲的实在是。。。。,一页ppt罗列一下文字,剩下的真的就是干讲啊,买了也不少课程了,这个课程的ppt实在是觉得在这方面“偷懒”了。花钱买了课程代码。
02-01
我觉得这门课还可以,但是自己知识有限有很多不懂得地方
12-17
不错,数学公式还是需要自己去看。实战类型的课程,希望能出更多关于推荐算法课程。
10-24
老师写的代码还是很实用的,有些原理虽然清楚,但落实到代码的时候能够发现自己一些不清晰的地方。 老师写代码的时候的键盘声音还是大了点。确实是希望以后把键盘声音过滤掉。 公式推导的话,老师给出了比较清晰的思路,但公式比较难啃,还需要自己手推或者结合别的资料再看一下。 整体还是很不错的
09-09
入门推荐排序算法值得推荐,可以把常见算法过一遍。老师应该是一名实际经验丰富的工程师,可以很好的把理论知识和实际项目结合起来。但是对于原理的讲解可能是因为时间的原因,相较于其他慕课网的网课并没有达到通俗易懂的程度,这一部分需要自己去找其他资料来辅助学习。还有一点是课程里面老师用的是python2 (2020年就要停止支持了),写代码的时候没有严格遵循PEP8规范,虽然不影响理解和阅读,但是还是希望以后能使用python3并书写规范的代码。最后感谢老师的辛苦付出,期待后续有更好的课程。
09-05
公式讲解听的很费力 原因有自己很长时间没有捡起数学了 代码缺少注释 回顾的时候很费解 知识还是干货慢慢
07-06
终于学完了,学到了不少知识,比如排序分为粗排精排,lfm/pr/item2vec等召回算法,lr/gbdt/gbdtlr/wd的排序算法等等,从零看老师写代码真的很长见识; 不过老师的公式这里确实讲的一般般,听得云里雾里,公式部分还是另找资料学习吧。 总之感谢老师,这课贵,但是不亏
06-16
整体思路很清晰,但是好多公式讲的太粗糙了,没能彻底解释清楚。
05-11
我觉得这门课还可以,但是自己知识有限有很多不懂得地方,就多运行一下代码就好了!
01-08
毕业设计是搞这方面的,对毕业设计很有帮助
讲师回复
非常高兴能帮到你,我会继续努力。
01-04
老师对于提问的回复很认真及时,课程内容安排合理
讲师回复
谢谢,我会继续努力,既然大家购买了这个课程,我会尽最大努力,帮助大家解难答疑。
10-12
老师讲的非常好,实战内容很有价值!
03-15
好评,老师讲的很细致
推荐系统算法&实战
个性化推荐实践之路
问答专区
讲师提供答疑服务,帮助大家扫除学习障碍,达成学习效果
源码开放
课程提供全部源码,你可以自行修改、优化
教辅材料
讲师提供各种原创学习资料,帮助消化课程知识,扩展技术视野
Git代码存储
所有项目源码都通过Git方式托管及下载
视频更新
课程上线 2018年11月22号
10-16