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01426nam 2200253 450
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@a978-7-5170-9935-2@dCNY79.80
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@a20230629d2022 em y0chiy50 ea
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@achi
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@aCN@b110000
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@aa z 000yy
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@ar
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@a智能推荐系统开发实战@Azhi neng tui jian xi tong kai fa shi zhan@f尚涛著
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@a北京@c中国水利水电出版社@d2022.07
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@a298页@c图@d24cm
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@a人工智能技术丛书@Aren gong zhi neng ji shu cong shu
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@a尚涛, 毕业于上海交通大学数学系, 拥有数学硕士学位, 研究方向为数据挖掘与机器学习应用领域, 拥有超过10年的数据挖掘和优化建模经验。
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@a本书围绕推荐模型的开发实践, 为读者重点展示了各种不同类型的推荐模型开发过程及其在多种业务场景下的应用。本书分为4篇, 第1篇包含推荐系统的前世今生及其涉及的基础数学知识, 简单介绍了推荐系统的发展过程及从事推荐模型研发所需要的数学知识 ; 第2篇重点介绍不同类型的推荐算法在多种应用场景下的开发实践, 包括协同过滤、矩阵分解、Logistic回归、决策树、集成学习、因子分解与深度学习模型 ; 第3篇介绍了推荐系统的冷启动问题及效果评估方法 ; 第4篇通过行业真实案例, 如广告点击率预测、金融产品精准营销、电影推荐、音乐推荐、产品交叉销售等, 深入浅出、循序渐进地介绍了推荐模型开发的全过程。
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@12001 @a人工智能技术丛书
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@a算法理论@Asuan fa li lun@x研究
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@aTP301.6@v5
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@a尚涛@Ashang tao@4著
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@aCN@b郑州旅游职业学院@c20230629
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@aZZLYZY@dTP301.6@e68
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| 智能推荐系统开发实战/尚涛著.-北京：中国水利水电出版社，2022.07 |
| 298页：图；24cm.-(人工智能技术丛书) |
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| ISBN 978-7-5170-9935-2：CNY79.80 |
| 本书围绕推荐模型的开发实践, 为读者重点展示了各种不同类型的推荐模型开发过程及其在多种业务场景下的应用。本书分为4篇, 第1篇包含推荐系统的前世今生及其涉及的基础数学知识, 简单介绍了推荐系统的发展过程及从事推荐模型研发所需要的数学知识 ; 第2篇重点介绍不同类型的推荐算法在多种应用场景下的开发实践, 包括协同过滤、矩阵分解、Logistic回归、决策树、集成学习、因子分解与深度学习模型 ; 第3篇介绍了推荐系统的冷启动问题及效果评估方法 ; 第4篇通过行业真实案例, 如广告点击率预测、金融产品精准营销、电影推荐、音乐推荐、产品交叉销售等, 深入浅出、循序渐进地介绍了推荐模型开发的全过程。 |
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正题名：智能推荐系统开发实战
索取号：TP301.6/68
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1319711
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213197119
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十四楼书库/
[索取号:TP301.6/68]
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在馆
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架位导航
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2
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十四楼书库/
[索取号:TP301.6/68]
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在馆
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架位导航
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3
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213197137
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十四楼书库/
[索取号:TP301.6/68]
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在馆
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架位导航
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