专为冲击高薪技术岗位打造的推荐系统全栈特训教程，旨在培养能够驾驭亿级用户流量的顶尖算法工程师。课程体系打破常规，采用“理论深潜+大厂架构+实战复现”的三维教学模式。你将首先从机器学习的底层数学原理（VC维、Bias、贝叶斯决策）出发，建立严密的算法思维。随后深入剖析推荐系统的演化史，从经典的协同过滤、隐语义模型（LDA）到复杂的用户画像系统设计。核心部分聚焦于工业级项目实战，带你复现京东购买预估、阿里口碑流量预测、抖音短视频推荐、YouTube视频推荐等顶级互联网公司的核心算法架构，助你掌握Wide & Deep、xDeepFM等前沿深度学习模型，实现从理论小白到架构师的跨越。
课程目录：
| \—PART1
| 1.1课程简介(平价资源站).mp4
| 1.2推荐系统的演化过程(平价资源站).mp4
| 1.3推荐系统的技术演进(平价资源站).mp4
| 1.4推荐系统的核心产品问题(平价资源站).mp4
| 2.10总结如何构建自己的知识脉络(平价资源站).mp4
| 2.1学习方法(平价资源站).mp4
| 2.2机器学习的学习问题(平价资源站).mp4
| 2.3假设集合(平价资源站).mp4
| 2.4VC维和Bias(平价资源站).mp4
| 2.5Bias(平价资源站).mp4
| 2.6交叉验证(平价资源站).mp4
| 2.7损失函数和正则化(平价资源站).mp4
| 2.8最优化方法(平价资源站).mp4
| 2.9贝叶斯决策理论(平价资源站).mp4
| 3.1基于User的协同过滤算法(平价资源站).mp4
| 3.2基于Item的协同过滤算法(平价资源站).mp4
| 3.3物品相似度的算法实现(平价资源站).mp4
| 3.4协同过滤算法的变种(平价资源站).mp4
| 3.5间隔时效性优化(平价资源站).mp4
| 3.6反馈时效性优化(平价资源站).mp4
| 3.7随机游走算法(平价资源站).mp4
| 3.8图模型embedding算法(平价资源站).mp4
| 4.10行为序列数据文档化和向量化(平价资源站).mp4
| 4.1推荐系统策略流程和核心问题(平价资源站).mp4
| 4.2词袋模型和向量空间模型(平价资源站).mp4
| 4.3词袋模型的拓展TF(平价资源站).mp4
| 4.4隐语义模型LSA(平价资源站).mp4
| 4.5概率隐语义模型pLSA(平价资源站).mp4
| 4.6生成式概率隐语义模型LDA(平价资源站).mp4
| 4.7LDA的应用实例(平价资源站).mp4
| 4.8神经网络模型(平价资源站).mp4
| 4.9行为数据文档化(平价资源站).mp4
| 5.1推荐系统中的用户画像(平价资源站).mp4
| 5.2用户画像的价值准则(平价资源站).mp4
| 5.3物品侧画像(平价资源站).mp4
| 5.4用户兴趣模型的简单方法(平价资源站).mp4
| 5.5用户兴趣模型的复杂方法(平价资源站).mp4
| 5.6用户兴趣扩展(平价资源站).mp4
| 5.7用户兴趣模型的架构设计(平价资源站).mp4
| 6.1问题分析与目标定义(平价资源站).mp4
| 6.2常用模型介绍(平价资源站).mp4
| 6.3模型效果评估(平价资源站).mp4
| 6.4常用模型介绍(平价资源站).mp4
| 6.5模型效果评估(平价资源站).mp4
| 6.6机器学习系统架构设计(平价资源站).mp4
| 7.1常用评测指标(平价资源站).mp4
| 7.2离线效果评测方法(平价资源站).mp4
| 7.3在线效果评测方法(平价资源站).mp4
| 7.4在线评测方法(平价资源站).mp4
| 7.5更好更快的在线系统(平价资源站).mp4
| README.txt
| 刀网地址发布页.url
|
\—项目就业视频
+—PART1
| 第11、12课时： 京东购买预估第2种解决方案(平价资源站).mp4
| 第13、14课时： 京东购买预估第3种解决方案(平价资源站).mp4
| 第15课时： rossmann连锁商店销量预估解决方案(平价资源站).mp4
| 第16、17课时： 阿里口碑流量预测解决方案1(平价资源站).mp4
| 第18、19课时： 阿里口碑流量预测解决方案2(平价资源站).mp4
| 第1课时 L2阶段学习说明(平价资源站).mp4
| 第20、21课时： 阿里口碑流量预测top方案PPT一览(平价资源站).mp4
| 第22课时： 推荐系统方法讲解(平价资源站).mp4
| 第23课时： 音乐推荐系统数据解析(平价资源站).mp4
| 第24课时： 基于surprise的歌单推荐系统(平价资源站).mp4
| 第25课时： 用户行为序列建模的推荐系统(平价资源站).mp4
| 第26课时： 电影推荐系统的构建（上）(平价资源站).mp4
| 第2课时 基本介绍(平价资源站).mp4
| 第3课时 推荐系统基础(平价资源站).mp4
| 第4课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(一)(平价资源站).mp4
| 第5课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(二)(平价资源站).mp4
| 第6课时 推荐系统公司级别的架构方法介绍(三)(平价资源站).mp4
| 第7课时 推荐系统实践书籍导读(平价资源站).mp4
| 第8课时： 项目介绍与说明(平价资源站).mp4
| 第9、10课时： 京东购买预估第1种解决方案(平价资源站).mp4
| 课程总结(平价资源站).mp4
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\—PART2
第27课时： 电影推荐系统的构建（下）(平价资源站).mp4
第28课时： 课程说明与wide_and_deep模型讲解(平价资源站).mp4
第29课时： wide_and_deep模型示例(平价资源站).mp4
第30课时： 使用wide_and_deep模型的youtube推荐系统(平价资源站).mp4
第31课时： 抖音短视频理解与推荐案例背景(平价资源站).mp4
第32课时 xDeepFM模型讲解(平价资源站).mp4
第33、34课时： 抖音推荐案例讲解(平价资源站).mp4
第35课时： 推荐项目说明(平价资源站).mp4
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