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@brooklynrreidhead: FRUIT AND VEGGIE PREP🍓🎀✨🍇 fridge restock will be posted tomorrow!! #asmr #asmrsounds #fruit #veggies #fruitprep #asmrrestock #restockasmr #groceryhaul #Home #aesthetic #organized #organizedhome #viral #satisfying #fridgerestock

Brooklyn Reidhead
Brooklyn Reidhead
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Thursday 29 August 2024 19:34:43 GMT
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Comments

galicia_gordon
Galicia Gordon :
adore this queen 😍
2024-08-29 20:26:40
16
hopescullion
hopeeee :
love your videos!
2024-08-29 19:37:48
9
cuqele
Cuqele :
👏👏👏
2024-08-31 16:31:26
0
jessica.aoyama
Jessica Aoyama :
🥰🥰🥰
2024-09-01 09:50:20
0
reitaf
reitaf :
very mindful, very demure
2024-09-08 19:13:59
1
jess110110
Jess lol :
You probably shouldn’t spray chemicals into the food you eat…
2024-11-26 16:47:25
0
missy8434
Missy :
😳😳😳
2024-10-01 11:50:13
0
lucy650467
Lucy :
😃
2024-09-01 05:08:38
0
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Ohhh how thankful I am for change 🙌🏼#CapCut #trending #fyp #tattootiktok #MomsofTikTok #inkedmom #2017throwback #fypシ #momsoftiktok #viral #yearthirty #change
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#هشتاقاتي_الترند_المشهور🇸🇦🦅 @حماد ابن حميد💔H💔🤝👑🦅
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#laurentsai #parkseojoon tiene muchas cualidades 💞
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Netflix-Empfehlungen basieren im Kern darauf, Muster darin zu finden, wie Nutzer Filme bewerten oder anschauen. Quasi eine riesige Tabelle: in den Zeilen stehen die Nutzer, in den Spalten die Filme oder Serien, und in jeder Zelle steht, ob jemand einen Film gut fand oder nicht. Diese Tabelle ist meistens ziemlich leer, weil niemand alle Filme gesehen hat lol (außer ich halt). Um trotzdem Ähnlichkeiten zu erkennen, zum Beispiel zwischen Nutzern oder Filmen, versucht man, diese große Tabelle irgendwie „komprimiert“ darzustellen, ohne die wichtigsten Infos zu verlieren. Und hierfür sind Eigenwerte gut oder genauer gesagt: Methoden wie die Hauptkomponentenanalyse oder Matrixfaktorisierungen, die ursprünglich auf Ideen aus der linearen Algebra beruhen, bei denen Eigenwerte eine zentrale Rolle spielen. In der Praxis benutzt Netflix heute viel komplexere, tiefere Methoden, vor allem maschinelles Lernen mit neuronalen Netzen und so. Eigenwerte sind da nicht mehr direkt im Mittelpunkt. Trotzdem sind sie eine Art Grundlage, weil viele dieser modernen Methoden ursprünglich aus den klassischen linearen Modellen hervorgegangen sind🫶 #Eigenwerte #Unimathe #denkbarx #Matrizen #Multiplikation
Netflix-Empfehlungen basieren im Kern darauf, Muster darin zu finden, wie Nutzer Filme bewerten oder anschauen. Quasi eine riesige Tabelle: in den Zeilen stehen die Nutzer, in den Spalten die Filme oder Serien, und in jeder Zelle steht, ob jemand einen Film gut fand oder nicht. Diese Tabelle ist meistens ziemlich leer, weil niemand alle Filme gesehen hat lol (außer ich halt). Um trotzdem Ähnlichkeiten zu erkennen, zum Beispiel zwischen Nutzern oder Filmen, versucht man, diese große Tabelle irgendwie „komprimiert“ darzustellen, ohne die wichtigsten Infos zu verlieren. Und hierfür sind Eigenwerte gut oder genauer gesagt: Methoden wie die Hauptkomponentenanalyse oder Matrixfaktorisierungen, die ursprünglich auf Ideen aus der linearen Algebra beruhen, bei denen Eigenwerte eine zentrale Rolle spielen. In der Praxis benutzt Netflix heute viel komplexere, tiefere Methoden, vor allem maschinelles Lernen mit neuronalen Netzen und so. Eigenwerte sind da nicht mehr direkt im Mittelpunkt. Trotzdem sind sie eine Art Grundlage, weil viele dieser modernen Methoden ursprünglich aus den klassischen linearen Modellen hervorgegangen sind🫶 #Eigenwerte #Unimathe #denkbarx #Matrizen #Multiplikation

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