2021年大数据推荐算法教程

2021年大数据推荐算法教程-何以博客
2021年大数据推荐算法教程
此内容为付费资源,请付费后查看
9.920
会员特权保障
有偿安装调试
虚拟产品不支持退货
折扣体验进行中
付费资源

我更新的动力 - 源自您的关注。

------正文内容展示,开始汲取新知识啦------

2021年大数据推荐算法教程

教程介绍

推荐系统企业工程实战项目作为大数据基础应用的延伸,构建于用户画像项目之上,旨在让学员学习企业级推荐系统构建的基本思路,深入讲解推荐系统中的两个最重要的环节召回和排序 ,各环节基于Spark-Mllib引入相关算法,比如召回层ItemCF,ALS两路召回算法,融合排序层引入GBDT+LR,在理解算法的同时更偏重工程实战,我们会从原始数据的特征抽取,转换,算法模型设计到编程实现做深入的讲解,同时也会对算法模型的跨平台部署方案做实际的案例,让学员学习到算法模型是如何在实际工程中部署运用的。

------本文内容已结束,喜欢请分享------

感谢您的访问,Ctrl+D收藏本站吧。

版权声明

   站内部分内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供网络资源分享服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请 联系我们 一经核实,立即删除。并对发布账号进行永久封禁处理。在为用户提供最好的产品同时,保证优秀的服务质量。


本站仅提供信息存储空间,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
THE END
点赞7 分享
评论 抢沙发
头像
欢迎您留下宝贵的见解!
提交
头像

昵称

取消
昵称表情代码图片

    暂无评论内容