悠悠置顶2020-12-24协同过滤是什么 利用集体智慧，基于以下两个出发点：(1)兴趣相近的用户可能会对同样的东西感兴趣；(2)用户可能较偏爱与其已购买的东西相类似的商品。作者回复: 👍，特别好！ 另外协同过滤我会在0~1的章节中详细来讲的，比如作为产品经理如何主导推荐系统，以及冷启动阶段，如果产品主导如何做召回策略和排序策略
共 2 条评论8
晨置顶2020-12-20传统产品经理与AI产品经理，C端B端G端都有吧，不能一棍子就敲定边界。作者回复: 没错的，产品岗位覆盖全行业，产品经理毕然就是全行业覆盖，但是为了区分主流方向，大部分 AI 产品经理是活跃在 ToB 端，原因在于过去几年 AI 在 B 端的产业，更容易商业化。 但要注意的是，岗位需求是随着行业发展而动态变化的，所以你也能越来越多的看到 AI 产品经理在 toC 和 toB 的岗位逐渐多了起来，例如推荐系统产品经理，虽然岗位 Title 没有提到 AI，但是岗位能力就是一个 AI 产品经理的要求。 最后，也借用我在开篇词中的观点，未来一两年后，人人都可能是 AI 产品经理，因为 AI 技术的落地越来越多了，大家已经过了谈论的阶段，而是实实在在地在使用它。
4- 悠悠2020-12-24“模型”是什么样的存在 妈妈教孩子认字，那一个个的汉字就是数据，妈妈教孩子的过程就是训练的过程，妈妈用的方法就是算法，孩子最后就成了一个能够认识不同字的模型。
作者回复: 👍 悠悠比喻很形象
共 3 条评论7 
Jenny2020-12-16那这些知识有推荐的学习渠道嘛？作者回复: 佳妮，先跟着课程的节奏，掌握主线内容，我会帮你建立起 AI 产品经理的知识体系。
共 3 条评论6- 悠悠2020-12-24归一化是什么 机器学习中，数据预处理的一个步骤，大概意思感觉就是把数据整理一下，方便后面处理吧
作者回复: 归一化是指把特征值的方位映射到[0, 1]的区间， 归一化后特征值 = (原值 - 特征最小值) / (特征最大值 - 特征最小值)
共 2 条评论4 - 悠悠2020-12-24不知道是否可以这么理解：协同过滤输出推荐内容，逻辑回归输出推荐这个内容的概率值，概率高才推荐
作者回复: 悠悠理解是对的，协同过滤是召回的一种策略，逻辑回归会用来做排序模型的CTR预估，一般情况下，0~1阶段的推荐系统：召回策略（协同过滤 + 内容标签） + 排序策略（LR）是黄金搭档了。
4 
yiwu2020-12-17公司在转型，刚好推荐了这个AI课程，想都不想就报名了。AI这块从大学开始一直想搞懂，奈何数学功底太差，现在才来狂补。作者回复: 加油~坚持~
2- Geek_d7623f2020-12-19老师对AI产品经理主导的四个环节总结得很到位。个人对算法原理，模型评估存在短板，尤其是模型评估是系统集成前的重要环节。先按照课程节奏，逐渐深入。
作者回复: 加油~
1 - 悠悠2020-12-24数据结构化是什么 让数据之间产生联系
作者回复: 结构化数据就是将数据整理成有明确的关联关系。悠悠你可以这么理解：为什么研发同学要把数据存储在数据库中？因为方便查询，数据库库中的数据是已经梳理好表结构之间关系的。
- 悠悠2020-12-24XGboost，基于决策树的机器学习算法，大概就是，训练很多树，把每棵树的叶子分数加起来，就是预测结果🙄
作者回复: 你要的答案在这里，https://time.geekbang.org/column/article/331599