提问

老师您好,课程只有十几个小时,能学会吗。

亲,您好~本课程从讲法上毫不墨迹,句句切中主题,无闲聊似叙事。无论工作还是平时体育运动大家知道“ 净打时间”的重要性。虽然课程只有十几个小时,可以让你学完整体算法架构,以及落地中work的一些算法。当然如果纯拼时间我可以把很多不那么work的算法也一一讲解,互相浪费时间。算法课程重在领悟与点播,如果是无限的堆积,将毫无作用。同学加油!祝您学习愉快~

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源代码问题

亲,您好~购买课程后,可以随时在课程问答区提问,老师每天都会积极的回复,并且附加《个性化推荐算法实战入门必修课》免费课教程的问答!祝您学习愉快~

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老师你好,请问这套课程最后落地的算法架构适合于商品千万级,用户千万级场景的电商推荐场景么。

亲,您好~您好,适合的。这些架构就是经过千万user级别的项目考验的。item的量级千万也是没有问题的。祝您学习愉快~

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老师,这门课程也是学习机器学习必须学习的吗?

亲,您好~您好,这门课程属于机器学习里的细分领域 个性化推荐算法,但是其中不仅讲解了很多机器学习经典模型像LR,也讲解了很多个性化推荐算法。课程中更是讲解了很多特征与样本处理的知识与技巧。所以如果学习机器学习可以学习该课程。其实机器学习就是针对具体问题,具体样本,选用模型来刻画这些数据的。祝您学习愉快~

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这个课程可以完成毕业设计么

亲,您好~这个课程对各类个性化推荐算法介绍的很全,如果不是本科生的推荐算法类毕设没问题,研究生和博士的话可能需要你在课程基础上做微创新。祝您学习愉快~

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学习完这门课掌握了距离实习或找推荐算法工作,在推荐算法这方面知识还差多远呢

亲,您好~学习完这门课程之后,在推荐算法方面的知识完全够用,全学会之后完全可以达到一个初级推荐算法工程师水平,但是具体要看你是要找什么level,什么package的工作。举个例子来说,学完这门课程相当于建好房子,并且硬装修完了。如果你想住的极其舒适,可能还需要不停的更新时下最流行的沙发,床。如果想就是那么住不追求极致,也是完全可以的。大体思路相信你也明白了。祝您学习愉快~

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如果我后端是用Java写的,要怎么对接python实现的算法呢

亲,您好~有如下几种方式1.算法直接产出离线推荐文件 比如userid 推荐哪些itemid。写入kv。java在线读kv。2.java对某些训练的model 可以直接load进内存,java有相应的predict api。比如gbdt。 3.深度学习model的话就直接server to server ,比如java 根据tf serving的proto 生存相应的api函数。然后去访问相应的深度学习model对应的tf serving。祝您学习愉快~

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目前企业推荐算法用的spark mllib还是TensorFlow

亲,您好~您好,召回部分有使用spark mllib,也可以不使用,使用别的落地方式,毕竟工具就是落地算法的方式。排序部分目前大部分是使用深度学习模型所以tensorflow应用的毕竟多。当然一些公司会有自己开发的深度学习的一些工具。像百度的paddlepaddle。 算法是核心,不管spark mllib或者tensorflow都是落地的工具而已。祝您学习愉快~

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老师,我机器学习学到什么程度的时候学习这门课比较好?

亲,您好~这门课其实只要你有基本的数学基础,比如一些基本函数的求导。一些基本的线性代数基础如知道矩阵的乘法等等。再加上一些基本的编程基础就可以学习。如果你之前入门了机器学习基础那可以说学习起来如虎添翼。祝您学习愉快~

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老师你好,xgboost算法效果好,还是gbdt算法效果好

亲,您好~您好,xgboost是陈天奇对传统的gbdt做了一个升级,在前向分布的学习过程中采用了二阶泰勒展开,引入了二阶偏导。而且xgboost的训练速度等方面都是要优于传统的一些工具包里封装的gbdt模型。至于效果,样本和特征决定了效果的最终上限。如果样本数据几乎一样的清空下。xgboost要稍微好于基础的gbdt。祝您学习愉快。祝您学习愉快~

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您好老师,看您的课程标题,是可以从头到尾完整的实施这个项目,就是包括具体的数据处理,服务器搭建吗

亲,您好~您好,本课程主要是算法部分的完整实施,包括数据处理,只不过本课程借助公开的经典机器学习数据集来做日志讲解的算法落地。不同项目的日志格式什么的可能不一样,你可以参考这个思想去处理。服务器搭建您指的是后端rpc 以及web层的api吗, 如果是的话,文章中没有介绍,这个课程focus在算法部分。祝您学习愉快~

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请问,购买此课程有没有咨询答疑?

亲,您好~课程学习中有任何问题都可以向讲师提问的,讲师会帮助大家解决的。祝您学习愉快~

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老师,本门课讲的算法是世面流行用的多的算法吗,有个性化召回和个性化排序算发吗

亲,您好~分别有召回和排序算法,且都是行之有效的算法讲解。祝您学习愉快~

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您好,请问学习这门课对转行找数据分析的工作有帮助吗?谢谢!

亲,您好~有帮助的,这门课的技术点如果全部掌握可以起到很大帮助祝您学习愉快~

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请问老师课程的源代码在哪里下载呢?

亲,您好~您好进入课程后,点击下载,然后进入我的git仓库,git仓库创建请参考https://www.imooc.com/help/detail/112祝您学习愉快~

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