萬字入門推薦系統!

最近看到了一篇入門推薦系統的乾貨文章,文章首發於微信平台,推薦給大家,希望對想入門推薦方向的朋友有幫助。
萬字入門推薦系統

數學

  • 《DeepLearning》,又名「花書」,被譽為深度學習領域聖經。它前面有必備數學知識的介紹,講得挺不錯的。
  • B站搜尋微積分、線性代數、機率論關鍵詞,會有很多教學影片,隨便選取時長較短的看看即可。

計算機基礎

  • 《劍指offer》,準備過面試的人應該都知道這本書。
  • 《大話資料結構》通俗易懂。剩下的就是多刷LeetCode,多看別人的題解。
  • 《深入理解計算機系統》,配套影片:https://www.bilibili.com/video/BV1cD4y1D7uR
  • 《鳥哥的Linux私房菜》,Linux是最常用的伺服器系統,也是我們工作中最常接觸的。熟悉Linux常用命令很有必要。
  • 《計算機網路自頂向下方法》這本書相比於其他計算機網路書籍較通俗易懂,學習起來應該不太費勁。這本書重點章節是第2、3、4、5、6章,其他章節可以跳過。配套影片:https://www.bilibili.com/video/BV1mb4y1d7K7
  • 謝希仁的《計算機網路》,是國內很有名的教材。

機器學習

  • 如果是一個機器學習小白,那麼推薦兩個入門影片, 吳恩達或者李宏毅的ML影片(B站上都有),先快速過一遍,瞭解機器學習是什麼。
  • 如果有了一定的機器學習基礎,就需要去進階。建議是看書與高質量文章。推薦兩本書:周志華的《機器學習》、李航的《統計學習方法》這兩本書,可以好好先研究一本,注意這裡是研究,一本通了,另一本也就差不多。如果發現看一遍很難看懂,這是正常現象,隨著後面實踐經歷慢慢變多,再看一遍,會有很多新的感悟。再就是公眾號:Datawhale,裡面有很多高質量文章。

深度學習

資料探勘與分析

大數據

推薦算法理論知識

  • 首先當然是後續自己寫的文章啦哈哈哈。主要是因為搞演算法的人學習模型都是參考論文,這也是為什麼我後面分享這一塊內容都是以解讀論文的形式。
  • 一定要推薦一本書籍的話,我選王喆的《深度學習推薦系統》。這本書高屋建瓴的介紹了推薦系統整體架構,發展歷史以及未來趨勢,還有各種推薦模型的演化之路,很適合前期用來當做科普。但是具體的模型並沒有深入講解,還是得自己去看論文解讀。
  • 再就是一些我認為很優秀的開源專案:
    •強子整理的 https://github.com/zhongqiangwu960812/AI-RecommenderSystem
    •我的另一個好友潛心整理,star已過千 https://github.com/ZiyaoGeng/Recommender-System-with-TF2.0

推薦系統實戰專案

結束語

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