会员
现代推荐算法
更新时间：2023-12-13 16:16:42 最新章节：封底
书籍简介
本书深入全面地讲解了现代推荐算法，同时兼顾深度和广度，介绍了当下较前沿、先进的各类算法及其实践。本书从总览篇开始，介绍推荐系统的基本概念及工作环节。在模型篇中，除了梳理推荐系统的发展史，本书还重点讲解面向工业实践的选择及改进，为读者打下推荐系统的算法基础；进而带着读者进阶到前沿篇、难点篇，面对推荐系统中的各式问题，并给出解决方案；最后在决策篇中，从技术原理和用户心理出发，解释一些常见决策背后的依据，从而帮助读者从执行层面进阶到决策层面，建立大局观。
上架时间：2023-06-01 00:00:00
出版社：电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权，并进行制作发行
最新章节
赵致辰（水哥）编著
最新上架
- 会员本书共有10章，包括51个实操案例解析和80个行业案例分析。书中内容从技能线和案例线展开介绍。技能线：从人工智能的相关技术入手，不仅介绍了AI训练师的发展历程和行业动态，还重点讲述了AI训练师的职业技能提升方法。案例线：不仅涵盖了AI领域的各个方面，而且非常注重算法与模型的实际应用，通过分析大量的经典案例，可以让读者更好地掌握AI训练的相关技能。计算机11.6万字
- 会员本书从技术、应用和产业3个维度为切入点，对智能语音语义领域相关的热点和趋势展开研究。本书以“人与机器的对话”开篇，讲述人类语音生成、传播和感知的过程，引发对于机器智能语音听说的思考，进而阐述技术探索发展史；然后，分析了以语音交互为核心的技术现状，综合剖析提出全双工、端到端模型构建、语音假冒攻击等热点；其次，从政策、投融资和产业规模上，分析整体智能语音产业环境，纵观国内外企业在相关技术和产品上的积极计算机13.6万字
- 会员本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习；第二部分包含6章应用专题，通过综合题的形式对知识点进行多角度考查，包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络计算机19.3万字
- 会员本书通过对10款人工智能应用的介绍及调试，帮助读者快速掌握人工智能辅助文案变现的方式。本书共10章，分别讲解AI智能创作，AI爆款文案写作工具，人工智能辅助泛流量文案、泛商业文案、私域文案创作，利用人工智能实现文案变现的底层逻辑，以及在今日头条、百家号、小红书、知乎等平台及不同展示形式下进行文案创作的实战案例等。计算机12.2万字
- 会员本书共分为10章。第1章介绍短视频文案与AIGC；第2章为AIGC工具助力文案选题策划；第3章为短视频标题撰写与优化；第4章为短视频脚本与情节设计；第5章为短视频带货文案写作；第6章为评论区互动文案写作；第7章为段子文案写作；第8章为短视频内容标签化；第9章为短视频营销文案写作；第10章为短视频与AI的有机结合。计算机8.8万字
- 会员本书共分为9章，内容涵盖三个层次：介绍与解读、入门学习、进阶提升。第1-2章介绍与剖析了ChatGPT与提示工程，并从多个学科的角度探讨了提示工程学科。第3-5章演示了ChatGPT的实际运用，教你如何使用ChatGPT解决自然语言处理问题，并为你提供了一套可操作、可重复的提示设计框架，让你能够熟练驾驭ChatGPT。第6-9章讲解了来自学术界的提示工程方法，以及如何围绕ChatGPT进行创新。计算机9.7万字
- 会员本书结合作者10多年写作经验，基于AI应用ChatGPT、文心一言、智谱清言、讯飞星火、通义千问、Kimi等，详细介绍了使用AI写作的流程、方法和技巧，旨在帮助想要通过内容输出加速个人发展的读者，快速掌握AI自媒体写作的方法和技巧。本书分为11章，涵盖AI自媒体写作概述、AI提示词、AI起标题、AI做选题、AI角色化写作、AI套路化写作、AI仿写、AI模块化写作、AI改写、AI润色、AI智能体写作计算机9.2万字
同类书籍最近更新
- 会员本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发，通过一系列生动有趣的具体应用实例，运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法，比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法，引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码，逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点，让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论人工智能15.6万字
- 会员机器学习算法评估力求用科学的指标，对机器学习算法进行完整、可靠的评价。本书详细介绍机器学习算法评估的理论、方法和实践。全书分为3个部分。第1部分包含第1章～第3章，针对分类算法、回归算法和聚类算法分别介绍对应的基础理论和评估方法；第2部分包含第4章～第8章，介绍更复杂的模型（如深度学习模型和集成树模型）的对比与评估，并且针对它们实际应用的业务场景介绍一些特有的评估指标和评估体系；第3部分包含第9人工智能12.3万字