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ミネソタ大学(University of Minnesota) による Nearest Neighbor Collaborative Filtering の受講者のレビューおよびフィードバック

4.3
301件の評価

コースについて

In this course, you will learn the fundamental techniques for making personalized recommendations through nearest-neighbor techniques. First you will learn user-user collaborative filtering, an algorithm that identifies other people with similar tastes to a target user and combines their ratings to make recommendations for that user. You will explore and implement variations of the user-user algorithm, and will explore the benefits and drawbacks of the general approach. Then you will learn the widely-practiced item-item collaborative filtering algorithm, which identifies global product associations from user ratings, but uses these product associations to provide personalized recommendations based on a user's own product ratings....

人気のレビュー

NS

2019年12月11日

i found this course very helpful and informative. it explains the theory while providing real-world examples on recommender systems. the assignment helps in clearing up any confusion with the material

SS

2019年3月30日

Thank you so very much to open my eye see more view of recommendation field not only algorithms but use case and many trouble-shooting in worldwide business, moreover interview with noble professor.

フィルター:

Nearest Neighbor Collaborative Filtering: 26 - 50 / 68 レビュー

by Ayoub B

2020年9月23日

by Keshaw S

2018年2月13日

by Nesreen S

2019年12月12日

by Sorratat S

2019年3月31日

by Hossein E

2017年12月13日

by Ashwin R

2017年8月4日

by Christian J

2017年7月17日

by Dan R

2017年6月15日

by Pawel S

2017年1月8日

by Sanjay K

2018年1月16日

by Seema P

2017年2月14日

by Apurva D

2017年8月3日

by Light0617

2017年7月20日

by Hagay L

2019年7月8日

by Ben C

2017年11月17日

by srikalyan

2017年6月13日

by Xin X

2017年10月23日

by Blancher S

2022年4月8日

by Xinzhi Z

2019年7月23日

by Sushmita B

2020年6月9日

by Twinkle

2018年4月30日

by Andrew W

2018年1月20日

by Yury Z

2018年3月22日

by Jan Z

2016年11月10日

by Siwei Y

2016年11月27日