In this course you will learn a variety of matrix factorization and hybrid machine learning techniques for recommender systems. Starting with basic matrix factorization, you will understand both the intuition and the practical details of building recommender systems based on reducing the dimensionality of the user-product preference space. Then you will learn about techniques that combine the strengths of different algorithms into powerful hybrid recommenders.
Matrix Factorization and Advanced Techniques
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Matrix Factorization and Advanced Techniques
Ce cours fait partie de Spécialisation Recommender Systems
Instructeurs : Michael D. Ekstrand
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(186 avis)
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Il y a 6 modules dans ce cours
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This is a two-part, two-week module on matrix factorization recommender techniques. It includes an assignment and quiz (both due in the second week), and an honors assignment (also due in the second week). Please pace yourself carefully -- it will be difficult to finish in two weeks unless you start the assignments during the first week.
Inclus
5 vidéos1 lecture
Inclus
2 vidéos2 lectures5 devoirs1 devoir de programmation
This is a three-part, two-week module on hybrid and machine learning recommendaton algorithms and advanced recommender techniques. It includes a quiz (due in the second week), and an honors assignment (also due in the second week). Please pace yourself carefully -- it will be difficult to finish the honors track in two weeks unless you start the assignments during the first week.
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7 vidéos1 lecture2 devoirs1 devoir de programmation
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