(1)LambdaMART 算法可参考如下两篇博客: http://www.cnblogs.com/wowarsenal/p/3900359.html http://www.cnblogs.com/wowarsenal/p/3906081.html LambdaMART = Lambda(计算doc下降的梯度) + MART(回归树组成的回归森林 首先寻找所有feature最佳分割点,得其一分割点得到一颗会归树,然后以残差作为label 继续训练其他feature,以此类推得到好多树,一起构建成…

之前的博客:http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6681943.html中简单介绍了Learning to Rank的基本原理,也讲到了Learning to Rank的几类常用的方法:pointwise,pairwise,listwise.前面已经介绍了pairwise方法中的 RankSVM,IR SVM,和GBRank.这篇博客主要是介绍另外三种相互之间有联系的pairwise的方法:RankNet,LambdaRank,和LambdaMart. 1.…

之前的博客:http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6681943.html中简单介绍了Learning to Rank的基本原理,也讲到了Learning to Rank的几类常用的方法:pointwise,pairwise,listwise.前面已经介绍了pairwise方法中的 RankSVM,IR SVM,和GBRank.这篇博客主要是介绍另外三种相互之间有联系的pairwise的方法:RankNet,LambdaRank,和LambdaMart. 1.…

声明:以下内容根据潘的博客和crackcell's dustbin进行整理,尊重原著,向两位作者致谢! 1 现有的排序模型 排序(Ranking)一直是信息检索的核心研究问题,有大量的成熟的方法,主要可以分为以下两类:相关度排序模型和重要性排序模型. 1.1 相关度排序模型(Relevance Ranking Model) 相关度排序模型根据查询和文档之间的相似度来对文档进行排序.常用的模型包括:布尔模型(Boolean Model),向量空间模型(Vector Space Model),隐语义…

之前的博客:http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6681943.html中简单介绍了Learning to Rank的基本原理,也讲到了Learning to Rank的几类常用的方法:pointwise,pairwise,listwise.前面已经介绍了pairwise方法中的 RankSVM 和 IR SVM,这篇博客主要是介绍另一种pairwise的方法:GBRank. GBRank的基本思想是,对两个具有relative relevance judg…

给定一个文本txt [0..n-1]和一个模式pat [0..m-1],写一个搜索函数search(char pat [],char txt []),在txt中打印所有出现的pat [] [].可以假设n> m. 例子: Input: txt[] = "THIS IS A TEST TEXT" pat[] = "TEST" Output: Pattern found at index 10 Input: txt[] = "AABAACAADAABAA…

00 前言 在上一篇推文中,教大家利用了ALNS的lib库求解了一个TSP问题作为实例.不知道你萌把代码跑起来了没有.那么,今天咱们再接再厉.跑完代码以后,小编再给大家深入讲解具体的代码内容.大家快去搬个小板凳一起过来围观学习吧~ 01 总体概述 前排高能预警,在下面的讲解中,会涉及很多C++语言的知识,特别是类与派生这一块的内容,如果C++基础比较薄弱的同学则需要回去(洗洗睡)再好好补一补啦,在这里小编就不再过多科普基础知识了.默认大家都是C++大佬,能一口说出虚函数表是什么的内种-- 描述整…

Learning to Rank pointwise \[ L\left(f ; x_{j}, y_{j}\right)=\left(y_{j}-f\left(x_{j}\right)\right)^{2} \] 只考虑给定查询下单个文档的绝对相关度,不考虑其他文档和给定查询的相关度. 输入空间中样本是单个 doc(和对应 query)构成的特征向量: 输出空间中样本是单个 doc(和对应 query)的相关度: 假设空间中样本是打分函数: 损失函数评估单个 doc 的预测得分和真实得分之间差异…

ISAM技术是一种典型的多叉搜索树结构,它使用了3级索引结构:主索引.柱面索引.磁道索引 所有数据记录在基本区按关键码升序排序,后一磁道所有关键码均大于前一磁道.在某一磁道插入新记录时,如果原来该磁道基本区记录已满,则根据磁道索引指示位置插入新纪录后,把最后具有最大关键码的溢出记录移出磁道基本区,再根据溢出索引项将这个溢出记录放入溢出区,并以有序链表插入算法将溢出记录链入. 每个柱面所有记录分布在一系列磁道,通过磁道索引进行搜索,磁道索引在每个柱面0号磁道上. 每个磁道索引由两部分组成:基本索引…

之前的博客:http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6681943.html中简单介绍了Learning to Rank的基本原理,也讲到了Learning to Rank的几类常用的方法:pointwise,pairwise,listwise.这篇博客就很多公司在实际中通常使用的pairwise的方法进行介绍,首先我们介绍相对简单的 RankSVM 和 IR SVM. 1. RankSVM RankSVM的基本思想是,将排序问题转化为pairwise的分类问题…