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【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——推薦系統

阿新 • • 發佈：2018-11-14

本課件主要內容：

  1. 上次課程回顧：隱因子模型

  2. 魯棒PCA

  3. 隱因子模型的變化形式

  4. Netflix獎

  5. 協同過濾問題

  6. 協同過濾的矩陣分解

  7. 基於內容的濾波 vs. 協同濾波

  8. 混合方法

  9. SVD特徵的隨機梯度

  10. 視覺化的隱因子模型

  11. 非線性隱因子模型

  12. 多維尺度

  13. MDS方法（Sammon對映）

  14. 張量分解

  15. 熱啟動

  16. K近鄰與計數

  17. L2正則化的最小二乘

  18. Logistic迴歸

  19. 非凸/貪婪模型

  20. 主題模型

  21. 檢索詞頻率

  22. 潛在語義索引

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英文原文課件下載地址：

http://page5.dfpan.com/fs/6lcj9221229146b3ff8/

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