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系统化机器学习推荐算法教程与实战

FunRec 推荐系统算法工程师机器学习阿里天池 Github 开源项目

本教程适合具备机器学习基础、希望进入推荐算法领域的学习者，内容包括推荐系统概述、算法基础、实战项目和面经总结。系统化学习从基础到实战，助力面试成功。由多位热爱分享的同学整理，FunRec学习社区提供交流和技术支持。

文档

awesome-recommend-system-pretraining-papers - 推荐系统预训练及大型语言模型论文资源

GithubRecommend System大语言模型开源项目数据集用户表示预训练预训练模型

Recommendation-Systems-without-Explicit-ID-Features-A-Literature-Review - 推荐系统的基础模型论文列表

Foundation modelsGithubLarge Language ModelsMultimodal Recommender SystemRecommender SystemTransferable Recommendation开源项目

本综述探讨了在没有显式ID特征的情况下，推荐系统如何运用基础模型和大语言模型提升性能。内容涉及ID嵌入的必要性、推荐系统从匹配到生成的新模式、大语言模型的应用以及多模态推荐系统的未来趋势。通过详尽分析当前研究和案例，这些论文为推荐系统的发展提供了有价值的见解和前瞻性方向。

machine-learning-curriculum - 了解机器学习及其工具，全面提升技能指南

Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningReinforcement LearningTensorFlow开源项目

RecBole-GNN - 图神经网络推荐算法开源库

GithubPyTorchRecBole-GNN图神经网络开源库开源项目推荐系统

RecBole-GNN是一个开源的图神经网络推荐算法库，基于PyTorch和RecBole构建。该库专注于复现和开发GNN推荐算法，涵盖通用、序列和社交推荐三大类别。它提供统一API、高效图处理模块和丰富的算法库，支持多种前沿GNN推荐模型。RecBole-GNN还提供详细的性能对比，为研究人员提供便捷的GNN推荐算法开发和评估平台。

SIGIR2020_peterrec - 基于序列行为的参数高效迁移学习推荐方法

GithubPeterRec开源项目推荐系统深度学习用户建模迁移学习

SIGIR2020_PeterRec提出了一种基于用户序列行为的参数高效迁移学习方法,用于改进推荐系统性能。该方法在冷启动等场景中表现出色。项目提供了多个大规模数据集,用于评估各类推荐模型,包括基础模型、可迁移模型、多模态模型和大语言模型。项目还包含PyTorch代码实现和详细的使用说明。

Machine-Learning-Interviews - 机器学习工程师面试指南，大厂技术面试全攻略

AI EngineeringFAANGGithubMachine Learning大厂面试开源项目面试准备

该指南专为机器学习工程师和应用科学家职位的技术面试设计，特别适用于FAANG等大厂。内容包括算法与数据结构、机器学习编码、系统设计、基础知识和行为面试模块。作者基于自身的面试经验和笔记编写，分享如何有效准备常见面试模块。尽管不同公司的机器学习面试结构有所不同，本指南的模块对其他相关职位也有参考价值，帮助应聘者更好地应对机器学习领域的技术挑战。

disco - Ruby协同过滤推荐系统库支持用户和物品推荐

GithubRailsRuby协同过滤开源项目推荐系统矩阵分解

Disco是一个用于Ruby和Rails的推荐系统库，基于协同过滤技术。该库支持用户和物品推荐，可处理显式和隐式反馈数据，并使用高性能矩阵分解算法。Disco提供简洁的API，支持存储推荐结果和模型，能够解决冷启动问题。此外，它可与近似最近邻库集成，提升大规模数据集的性能。

SASRec.pytorch - 基于PyTorch的SASRec模型实现

GithubPyTorchSASRec序列推荐开源项目推荐系统自注意力机制

SASRec.pytorch项目提供了自注意力序列推荐模型的PyTorch实现。相比原始TensorFlow版本，该项目优化了训练和推理流程，修复了正位置嵌入等问题。代码包含模型训练、评估和推理示例，并在MovieLens-1M数据集上展示了NDCG@10和HR@10指标的性能。项目适用于需要在PyTorch环境中研究或应用SASRec模型的人员，为推荐系统领域提供了有价值的开源资源。

MLAlgorithms - 机器学习算法从零实现的简洁教程

Deep learningGithubMachine learning algorithmsPythonRandom ForestsSupport vector machine开源项目

该项目提供简洁清晰的机器学习算法实现代码，适合希望学习算法内部机制或从头实现算法的用户。所有算法均用Python编写，依赖于numpy、scipy和autograd库。包括深度学习、线性回归、逻辑回归、随机森林、支持向量机、K-Means、GMM、KNN、朴素贝叶斯、PCA、因子分解机、受限玻尔兹曼机、t-SNE、梯度提升树和深度Q学习等算法。

ml-course - 机器学习课程介绍，涵盖基础理论、实操任务和丰富资源

Deep LearningGithubGradient boostingMachine LearningNaive BayeskNN开源项目

这个机器学习课程介绍了从朴素贝叶斯和kNN到深度学习的基础知识。页面提供了详细的课程笔记、视频资料和练习题。适合初学者和进阶学习者，内容包括线性回归、支持向量机和梯度提升等，是系统学习机器学习的理想资源。

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