在本课程中，您将学习如何评估推荐系统。 您将熟悉几个系列的衡量标准，包括衡量预测准确性、排名准确性、决策支持和其他因素（如多样性、产品覆盖率和偶然性）的标准。 您将了解不同的指标与不同的用户目标和业务目标之间的关系。 您还将学习如何严格地进行离线评估（即如何准备和采样数据，以及如何汇总结果）。 您还将学习在线（实验）评估。 完成本课程后，您将掌握在各种用途中比较不同推荐系统替代方案所需的工具。
推荐系统： 评估与衡量标准
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 推荐系统 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有5个模块
涵盖的内容
2个视频
涵盖的内容
5个视频1篇阅读材料1个作业
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料2个作业
涵盖的内容
4个视频1个作业
涵盖的内容
3个视频2篇阅读材料1个作业
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
位教师
授课教师评分
(8个评价)
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
- 5 stars
55.93%
- 4 stars
29.23%
- 3 stars
11.44%
- 2 stars
2.54%
- 1 star
0.84%
显示 3/236 个
NS
已于 Dec 13, 2019审阅
Wonderful course provide realtime examples of the pros and cons of each approach and metric, very useful and enjoyable
CS
已于 Jul 15, 2017审阅
A lot of very in detail theories and metrics. I wish it could have more hands on experience.
MB
已于 Dec 4, 2022审阅
It was a great course! Everyone from variety of backgrounds like MS/PhD students or industry professionals that has basic Information Retrieval and ML knowledge could understand the course content.
从 数据科学 浏览更多内容
University of Minnesota
28DIGITAL
