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ミネソタ大学(University of Minnesota) による Nearest Neighbor Collaborative Filtering の受講者のレビューおよびフィードバック

4.3
298件の評価

コースについて

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....

人気のレビュー

NS

2019年12月11日

i found this course very helpful and informative. it explains the theory while providing real-world examples on recommender systems. the assignment helps in clearing up any confusion with the material

SS

2019年3月30日

Thank you so very much to open my eye see more view of recommendation field not only algorithms but use case and many trouble-shooting in worldwide business, moreover interview with noble professor.

フィルター:

Nearest Neighbor Collaborative Filtering: 1 - 25 / 68 レビュー

by Karthik N

2018年8月10日

by Yonaton H

2019年9月22日

by Alex B

2019年8月25日

by Jack B

2017年10月24日

by Srikanth K S

2017年1月5日

by Domenico P

2017年11月20日

by LU W

2018年8月31日

by naveen r

2018年2月4日

by Laurent B

2018年2月5日

by Ashish P

2020年3月31日

by Daniel M

2019年6月23日

by Akash S C

2019年7月21日

by Danill B

2018年7月31日

by Anyu S

2018年4月29日

by Daniil O

2019年6月19日

by Arun R

2019年12月1日

by Ankit A

2018年6月21日

by Alberto G

2018年3月26日

by Zhenyu Z

2018年2月21日

by Deleted A

2017年3月7日

by Gregory R

2017年4月19日

by Jose R

2018年5月27日

by Konstantinos P

2017年4月10日

by Deleted A

2020年4月2日

by nic w

2017年9月2日