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ミネソタ大学(University of Minnesota) による Recommender Systems: Evaluation and Metrics の受講者のレビューおよびフィードバック

4.4
225件の評価

コースについて

In this course you will learn how to evaluate recommender systems. You will gain familiarity with several families of metrics, including ones to measure prediction accuracy, rank accuracy, decision-support, and other factors such as diversity, product coverage, and serendipity. You will learn how different metrics relate to different user goals and business goals. You will also learn how to rigorously conduct offline evaluations (i.e., how to prepare and sample data, and how to aggregate results). And you will learn about online (experimental) evaluation. At the completion of this course you will have the tools you need to compare different recommender system alternatives for a wide variety of uses....

人気のレビュー

NS

2019年12月13日

Wonderful course provide realtime examples of the pros and cons of each approach and metric, very useful and enjoyable

LL

2017年7月18日

wonderful!!! They teach a lot what I did not expect!

フィルター:

Recommender Systems: Evaluation and Metrics: 1 - 25 / 31 レビュー

by Keshaw S

2018年2月22日

by Andrew W

2018年2月3日

by Ilya M

2021年1月6日

by Anish S

2019年2月23日

by Yury Z

2018年3月29日

by Nora P H L

2020年2月3日

by Frederick A G

2017年9月10日

by Dhruv M

2018年6月15日

by Denis B

2020年5月7日

by Nesreen S

2019年12月14日

by Joeri K

2019年3月26日

by Light0617

2017年7月18日

by zheng d

2018年2月9日

by Blancher S

2022年5月13日

by R M

2020年4月27日

by PRATIK K C

2020年6月7日

by Joshua

2020年4月22日

by Antoine D

2017年5月14日

by Chris C

2018年7月3日

by Caio H K M

2018年5月18日

by Zhenkun Z

2017年6月15日

by Raffaele Z

2022年8月21日

by srikalyan

2017年6月13日

by Chris S

2017年7月16日

by Jim T

2019年4月3日