* Cantinho Satkeys

Refresh History
  • Marceloo: eagles
    14 de Abril de 2026, 13:59
  • FELISCUNHA: ghyt74  pessoal  49E09B4F
    10 de Abril de 2026, 10:44
  • JPratas: try65hytr Pessoal  4tj97u<z 2dgh8i k7y8j0 yu7gh8
    10 de Abril de 2026, 06:02
  • FELISCUNHA: dgtgtr  pessoal   49E09B4F
    06 de Abril de 2026, 12:16
  • j.s.: 4tj97u<z 4tj97u<z
    04 de Abril de 2026, 23:44
  • j.s.: um santo domingo de Páscia  43e5r6 43e5r6
    04 de Abril de 2026, 23:44
  • j.s.: try65hytr a todos  49E09B4F
    04 de Abril de 2026, 23:43
  • cereal killa: feliz pascoa para todos vos e familias  101041
    04 de Abril de 2026, 16:14
  • FELISCUNHA: Votos de uma santa Páscoa para todo o auditório  4tj97u<z
    04 de Abril de 2026, 12:12
  • sacana10: Uma Feliz Pascoa
    03 de Abril de 2026, 15:05
  • JPratas: try65hytr Pessoal  4tj97u<z classic k7y8j0
    03 de Abril de 2026, 04:46
  • JPratas: try65hytr A Todos  4tj97u<z 2dgh8i k7y8j0 yu7gh8
    02 de Abril de 2026, 06:03
  • FELISCUNHA: ghyt74  pessoal   4tj97u<z
    31 de Março de 2026, 11:54
  • cereal killa: dgtgtr pessoal  r4v8p 535reqef34
    29 de Março de 2026, 17:34
  • FELISCUNHA: ghyt74 e bom fim de semana  4tj97u<z
    28 de Março de 2026, 12:00
  • j.s.: tenham um excelente domingo  4tj97u<z 4tj97u<z
    27 de Março de 2026, 21:10
  • j.s.: try65hytr a todos  49E09B4F
    27 de Março de 2026, 21:09
  • JPratas: try65hytr Pessoal  4tj97u<z 2dgh8i k7y8j0 yu7gh8
    27 de Março de 2026, 05:50
  • j.s.: try65hytr a todos  49E09B4F
    24 de Março de 2026, 18:55
  • FELISCUNHA: Votos de um santo domingo para todo o auditório  49E09B4F
    22 de Março de 2026, 11:36

Autor Tópico: Building Recommendation Systems with Python  (Lida 427 vezes)

0 Membros e 1 Visitante estão a ver este tópico.

Online mitsumi

  • Sub-Administrador
  • ****
  • Mensagens: 131174
  • Karma: +0/-0
Building Recommendation Systems with Python
« em: 20 de Junho de 2019, 15:05 »

Building Recommendation Systems with Python
MP4 | Video: AVC 1280x720 | Audio: AAC 44KHz 2ch | Duration: 1.5 Hours | 353 MB
Genre: eLearning | Language: English

Recommendation Engines have become an integral part of any application. For accurate recommendations, you require user information. The more data you feed to your engine, the more output it can generate - for example, a movie recommendation based on its rating, a YouTube video recommendation to a viewer, or recommending a product to a shopper online.

In this practical course, you will be building three powerful real-world recommendation engines using three different filtering techniques. You'll start by creating usable data from your data source and implementing the best data filtering techniques for recommendations. Then you will use Machine Learning techniques to create your own algorithm, which will predict and recommend accurate data.

By the end of the course, you'll be able to build effective online recommendation engines with Machine Learning and Python - on your own.

The code bundle for this video course is available at -
Só visivel para registados e com resposta ao tópico.

Only visible to registered and with a reply to the topic.
     

               

Download link:
Só visivel para registados e com resposta ao tópico.

Only visible to registered and with a reply to the topic.

Links are Interchangeable - No Password - Single Extraction