课程主页: https://www.coursera.org/learn/matrix-factorization

介绍

在现代推荐系统中，矩阵分解技术扮演着至关重要的角色。Coursera上的《矩阵分解与高级技术》课程为学习者提供了全面的知识和实践技能，帮助他们深入了解这一领域。

课程概述

此课程涵盖了矩阵分解和混合机器学习技术的各个方面，适合希望系统性掌握推荐系统设计与实现的学员。无论您是初学者还是有一定经验的从业者，课程中的内容都将对您大有裨益。

课程大纲

前言
课程将通过简要的前言部分让学员了解推荐系统的基础。

矩阵分解（第一部分）
这是一个为期两周的模块，重点讲解矩阵分解推荐技术。包含作业和测验（均在第二周截止），以及荣誉作业（同样在第二周截止）。请务必合理安排学习节奏，第一周便开始作业是明智之举。

矩阵分解（第二部分）
本部分将进一步深化您对矩阵分解技术的理解。

混合推荐系统
这是为期两周的三部分模块，主要讲述混合和机器学习推荐算法及高级推荐技术，课程中包含测验（在第二周截止）和荣誉作业（同样在第二周截止）。学习节奏的把控同样重要。

高级机器学习
探讨更复杂的机器学习模型的应用。

高级主题
研究前沿的推荐系统技术和其发展。

推荐理由

我强烈推荐这门课程。课程内容结构清晰，讲解深入，不仅提供了理论知识，还融合了实用的实例与实践。实际作业能够帮助你更好地掌握所学内容。对于打算在推荐系统领域发展的人士来说，这将是一门不可多得的好课程。

课程主页: https://www.coursera.org/learn/matrix-factorization