In this course, you will learn the fundamental techniques for making personalized recommendations through nearest-neighbor techniques. First you will learn user-user collaborative filtering, an algorithm that identifies other people with similar tastes to a target user and combines their ratings to make recommendations for that user. You will explore and implement variations of the user-user algorithm, and will explore the benefits and drawbacks of the general approach. Then you will learn the widely-practiced item-item collaborative filtering algorithm, which identifies global product associations from user ratings, but uses these product associations to provide personalized recommendations based on a user's own product ratings.
Nearest Neighbor Collaborative Filtering
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Nearest Neighbor Collaborative Filtering
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Recommender Systems
Dozenten: Joseph A Konstan
14.856 bereits angemeldet
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.3
(304 Bewertungen)
Es dauert 13 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
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7 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Recommender Systems
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Note that this course is structured into two-week chunks. The first chunk focuses on User-User Collaborative Filtering; the second chunk on Item-Item Collaborative Filtering. Each chunk has most of the lectures in the first week, and assignments/quizzes and advanced topics in the second week. We encourage learners to treat each two-week chunk as one unit, starting the assignments as soon as they feel they have learned enough to get going.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lektüre
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5 Videos
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2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Programmieraufgabe
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6 Videos
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren4 Aufgaben1 Programmieraufgabe
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Aufgabe
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
4.5 (14 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Machine Learning interessieren
DeepLearning.AI
O.P. Jindal Global University
DeepLearning.AI
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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4.3
304 Bewertungen
- 5 stars
53,94 %
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- 2 stars
2,63 %
- 1 star
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SK
5
Geprüft am 16. Jan. 2018
MS
4
Geprüft am 2. Dez. 2019
NS
5
Geprüft am 11. Dez. 2019
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Häufig gestellte Fragen
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