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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: 51 - 68 / 68 レビュー

by Ankur S

2018年10月16日

by Daniel P

2017年12月8日

by Dan T

2017年11月23日

by Jim T

2019年4月1日

by Dhananjay G

2020年2月2日

by Edgar M

2016年10月25日

by Matheus H d C Z

2020年2月17日

by Dino A

2016年10月24日

by Raffaele Z

2022年8月3日

by maria j S

2019年12月3日

by Siddhartha S B

2020年5月15日

by H M

2021年7月21日

by Jean-Paul R

2021年7月19日

by Elias A H

2017年8月28日

by VenusW

2021年1月27日

by Yiwen X

2020年7月23日

by PRATIK K C

2020年6月1日

by Chunyang S

2017年2月24日