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内容目录：
第1章 商业智能与推荐系统
第2章 挖掘数据中的关联规则
第3章 常用机器学习模型
第4章 ALS算法与推荐系统
第5章 因子分解机, libFM与基于邻域的协同过滤
第6章 预测全家桶与机器学习神器
第7章 神经网络基础与移动推荐系统
第8章 时间序列分析
第9章 循环神经网络与预测
第10章 PageRank、图论与推荐系统
第11章Graph Embedding
第12章 Graph Convolution Networks
第13章 机器学习与启发式算法
第14章路径规划Project&Lesson-14
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