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062-基于隐变量的模型之二：基于回归的矩阵分解【海量资源：666java.com】.md
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063-基于隐变量的模型之三：分解机【海量资源：666java.com】.md
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066-高级推荐模型之三：优化复杂目标函数【海量资源：666java.com】.md
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067-推荐的Exploit和Explore算法之一：EE算法综述【海量资源：666java.com】.md
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069-推荐的Exploit和Explore算法之三：汤普森采样算法【海量资源：666java.com】.md
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073-现代推荐架构剖析之一：基于线下离线计算的推荐架构【海量资源：666java.com】.md
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074-现代推荐架构剖析之二：基于多层搜索架构的推荐系统【海量资源：666java.com】.md
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075-现代推荐架构剖析之三：复杂现代推荐架构漫谈【海量资源：666java.com】.md
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076-基于深度学习的推荐模型之一：受限波兹曼机【海量资源：666java.com】.md
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078-基于深度学习的推荐模型之三：利用深度学习来扩展推荐系统【海量资源：666java.com】.md
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081-广告回馈预估综述【海量资源：666java.com】.md
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083-Facebook的广告点击率预估模型【海量资源：666java.com】.md
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084-雅虎的广告点击率预估模型【海量资源：666java.com】.md
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085-LinkedIn的广告点击率预估模型【海量资源：666java.com】.md
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086-Twitter的广告点击率预估模型【海量资源：666java.com】.md
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087-阿里巴巴的广告点击率预估模型【海量资源：666java.com】.md
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093-聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”【海量资源：666java.com】.md
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126-计算机视觉高级话题（三）：产生式模型【海量资源：666java.com】.md
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130-数据科学家高阶能力之分析产品【海量资源：666java.com】.md
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132-数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能【海量资源：666java.com】.md
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