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Recommender_System

推荐系统全面指南：从理论基础到工业实践

推荐系统TensorFlowGolang召回排序Github开源项目

本项目系统介绍工业级推荐系统的理论知识，包括召回、排序、特征交叉和用户行为序列建模等核心环节。内容涵盖基于TensorFlow2的模型训练，以及高性能、高并发、高可用的Golang推理微服务实现。同时提供Scikit-learn和TensorFlow编程基础，为推荐系统学习者提供全面的知识体系和实践指导。

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介绍相关项目
ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库
AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习
ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章，为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新，展示AI技术在实际应用中的最新进展。
machine-learning-list - 机器学习入门与语言模型学习指南
ElicitGithub开源项目机器学习深度学习生产部署语言模型
这个指南旨在帮助员工掌握机器学习，尤其是语言模型的知识。内容涵盖从基础到高级，通过推荐阅读的论文和资源，了解生产部署与长期扩展的重要技术和方法。
RSAlgorithms - 集成传统与社交方法的开源推荐系统工具包
Github协同过滤开源工具包开源项目推荐系统矩阵分解社交推荐
RSAlgorithms是一个开源推荐系统工具包，集成了传统和社交推荐算法。该项目提供基于评分数据的传统推荐方法，以及利用社交信息缓解数据稀疏问题的社交推荐方法。同时收录了其他研究者实现的经典算法。RSAlgorithms支持交叉验证，并具有灵活的参数配置功能。
applied-ml - 精选数据科学与机器学习应用案例研究和博客
Github开源项目推荐系统数据工程数据质量机器学习特征存储
通过精选的论文、文章和博客，学习企业如何实施数据科学与机器学习项目。了解不同公司对问题的定义、所采用的机器学习技术、背后的科学原理，以及所取得的商业成果，以便更好地评估投资回报。同时还包括最新的机器学习研究进展和实用指南。
Data-Scientist-Books - 提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表
AIDLGithubMLResearch开源项目项目实施
该项目提供AI、深度学习和机器学习相关的推荐书籍列表，适合初学者和有经验的研究者。这些书籍帮助读者快速入门，并深入掌握人工智能和机器学习领域的最新技术与应用，提供实际的项目实施指导和建议，从而更高效地完成AI/ML项目。
TensorFlow-World - TensorFlow教程与代码优化指南
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本项目提供全面易懂的TensorFlow教程，每个教程均附源代码和详细文档，帮助开发者和研究者快速高效地掌握TensorFlow。内容涵盖基础操作、机器学习、神经网络等多个领域，并提供虚拟环境安装指南，避免包冲突并支持环境定制。
models - 推荐系统深度学习模型库
GPU加速GithubMerlin ModelsTensorFlow开源项目推荐系统深度学习
Merlin Models是专为推荐系统设计的深度学习库，提供从经典机器学习到前沿深度学习的多种高质量模型实现。该库简化了模型训练和部署流程，内置行业最佳实践，并支持GPU加速。Merlin Models主要提供TensorFlow API，包含矩阵分解、双塔模型等经典和最新推荐模型架构。此外，它还提供可重用的构建块，便于自定义模型，并与Merlin平台其他组件无缝集成，支持构建完整的推荐系统流程。
ranking - TensorFlow平台上的学习排名技术库
GithubTensorBoardTensorFlow Ranking学习排序开源项目排序模型深度学习
TensorFlow Ranking是一个适用于学习排名（LTR）技术的开源库，基于TensorFlow平台。该库包括点对、成对和列表损失函数，以及各类排名指标如平均倒数排名（MRR）和标准折扣累积增益（NDCG）。它提供了群组评分功能和LambdaLoss的实现，用于优化排名指标。此外，它还支持从偏见反馈数据中进行无偏学习。该库旨在为学术研究和工业应用提供一个开放、便捷的平台。用户可通过教程和演示快速入门，无需复杂安装。
Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法
本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。
zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南
GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习
本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料，均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中，预计2024年发布更新。此外，还提供学生分享的学习笔记，丰富学习资源。
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