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Matrix Factorization and Advanced Techniques に戻る

ミネソタ大学(University of Minnesota) による Matrix Factorization and Advanced Techniques の受講者のレビューおよびフィードバック

4.3
181件の評価

コースについて

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....

人気のレビュー

HL

2021年1月2日

Really enjoyed the course!

One suggestion I have is to blend in even more advanced techniques such as using neural networks (e.g. NCF)

LL

2017年7月18日

great courses! They invite a lot of interviews to let me understand the sea of recommend system!

フィルター:

Matrix Factorization and Advanced Techniques: 1 - 25 / 26 レビュー

by Daniel P

2018年1月7日

by Evaristo C

2017年9月17日

by Ankur S

2019年1月26日

by Su L

2019年9月11日

by Bret

2017年6月16日

by Nicolás A

2018年7月24日

by Daniel M

2019年8月31日

by Amine D

2017年12月27日

by Keshaw S

2018年3月7日

by Blake C

2018年1月13日

by Hagay L

2021年1月3日

by Light0617

2017年7月18日

by Joeri K

2019年3月27日

by Sanjay K

2017年12月4日

by Blancher S

2022年5月20日

by Ziling C

2020年3月29日

by Rahul G

2018年2月19日

by Dennis D

2021年1月10日

by Nora P H L

2020年4月23日

by Alberto G

2018年6月10日

by aankitakaur

2017年8月14日

by LU W

2018年8月25日

by Siwei Y

2017年6月29日

by Deleted A

2017年12月28日

by Moustafa M

2020年4月18日