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  1. 深度音乐.zip

  2. 简介 深度音乐（英文名：Deepin Music）是deepin团队开发的一款美观易用的音乐播放器。 深度音乐使用基于GTK开发的Deepin UI开发，支持换肤功能，提供本地、在线音乐播放，支持音频格式转码和自动下载歌词等实用功能。 深度音乐是一款自由软件，遵循自由软件基金会发布的 GNU 通用公共许可证第三版。 目前最新版本为2.0版本。 特性 支持常见的音频格式 独创的音乐管理 提供简洁模式与完整界面模式

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_39841848

  1. 推荐系统（音乐相关推荐算法）

  2. 该压缩文件包括，从零开始搭建音乐推荐系统 模型构建与算法调参（建模与评估方法） 基于movielens数据集的推荐预测 基于网易云音乐数据的推荐预测 word2vec 和Song2vec实现 冷启动与用户兴趣预测问题 基于Spark推荐系统实现

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-11
    • 文件大小：46137344
    • 提供者：qq_21008679

  1. recommend_system_learning:基于Gensim库的基于Surprise libaray和word2vec模型的neteasy音乐推荐系统-源码

  2. Recommendation_system_learning 基于Gensim库的基于Surprise libaray和word2vec模型的neteasy音乐推荐系统 网易云音乐歌单推荐和歌曲推荐详细学习过程已经记录在CSDN博客中，点击进入：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_42144086

  1. Python机器学习实训营（2020版）.rar

  2. Python机器学习实训营（2020版）视频教程； 章节1:线性回归原理推导 章节2:线性回归代码实现 章节3:模型评估方法 章节4:线性回归实验分析 章节5:逻辑回归原理推导 章节6:逻辑回归代码实现 章节7:逻辑回归实验分析 章节8:聚类算法-Kmeans&Dbscan原理 章节9:Kmeans代码实现 章节10:聚类算法实验分析 章节11:决策树原理 章节12:决策树代码实现 章节13:决策树实验分析 章节14:集成算法原理 章节15:集成算法实验分析 章节16:支持向量机原理推导 章节1

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：816
    • 提供者：u011552756

  1. seqrep：使用机器学习将序列表示为嵌入的框架-源码

  2. 序号 使用机器学习将序列表示为嵌入的框架。 楷模 跳过克负采样（SGNS） 流行的自然语言处理模型（例如word2vec和bert可以重新用于从任意项目序列中学习关系。 跳过图负采样是models模块的算法部分。 这可以在PyTorch组件中实现，也可以组成PyTorch Lightning模块。 两者都在relevent命名空间seqrep.models.sgns和seqrep.models.lighting.sgns 。 数据集 调频 数据集由音乐服务的大约1,000个用户的收听历史组成。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：440320
    • 提供者：weixin_42099755