courseraАнализ данных

Matrix Factorization and Advanced Techniques

Курс от University of Minnesota

Уровень не указан≈ 14.2 чАнглийский

О курсе

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.

Навыки, которые вы освоите

Dimensionality Reduction Machine Learning Algorithms Algorithms Machine Learning Methods Machine Learning Applied Machine Learning

Программа курса

6 модулей · 37 учебных материалов

01Preface1 материалов

Preface

Matrix Factorization and Advanced TechniquesВидео

02Matrix Factorization (Part 1)6 материалов

Matrix Factorization (Part 1)

Introduction to Matrix Factorization and Dimensionality ReductionВидео Singular Value DecompositionВидео Gradient Descent TechniquesВидео

Учитесь у экспертов

Michael D. Ekstrand

Assistant Professor

Joseph A Konstan

Distinguished McKnight Professor and Distinguished University Teaching Professor

В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 14.2 ч

6 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Бенгальский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Пушту, Урду, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Азербайджанский, Испанский, Дари, Хинди, Японский, Казахский, Венгерский, Польский

Matrix Factorization and Advanced Techniques

О курсе

Навыки, которые вы освоите

Программа курса

Preface

Matrix Factorization (Part 1)

Учитесь у экспертов

Michael D. Ekstrand

Joseph A Konstan

Matrix Factorization (Part 2)

Honors Assignment

Hybrid Recommenders

Advanced Machine Learning

Advanced Topics

Honors