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ミネソタ大学(University of Minnesota) による Introduction to Recommender Systems: Non-Personalized and Content-Based の受講者のレビューおよびフィードバック

4.5
612件の評価

コースについて

This course, which is designed to serve as the first course in the Recommender Systems specialization, introduces the concept of recommender systems, reviews several examples in detail, and leads you through non-personalized recommendation using summary statistics and product associations, basic stereotype-based or demographic recommendations, and content-based filtering recommendations. After completing this course, you will be able to compute a variety of recommendations from datasets using basic spreadsheet tools, and if you complete the honors track you will also have programmed these recommendations using the open source LensKit recommender toolkit. In addition to detailed lectures and interactive exercises, this course features interviews with several leaders in research and practice on advanced topics and current directions in recommender systems....

人気のレビュー

BS

2019年2月12日

One of the best courses I have taken on Coursera. Choosing Java for the lab exercises makes them inaccessible for many data scientists. Consider providing a Python version.

DP

2017年12月7日

Nice introduction to recommender systems for those who have never heard about it before. No complex mathematical formula (which can also be seen by some as a downside).

フィルター:

Introduction to Recommender Systems: Non-Personalized and Content-Based: 26 - 50 / 129 レビュー

by Timea K

2017年7月2日

by Neha G

2019年11月20日

by Francisco R

2020年7月7日

by Pham V H

2016年12月11日

by Mehmet

2020年10月15日

by Gurupratap S M

2019年12月1日

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2019年11月14日

by sidra n

2018年8月15日

by Shantanu B

2020年3月17日

by muffaddal q

2019年12月12日

by Julia K

2019年9月9日

by Rosni L

2016年10月3日

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2018年3月8日

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2019年6月2日

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2021年7月3日

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2016年11月3日

by Danilo L A

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2017年12月8日

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2016年9月19日

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2017年2月6日

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2017年11月24日

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2016年12月11日

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2016年10月26日

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2018年7月21日

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2017年3月20日