◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/by-dream/p/9403984.html 概念 NDCG,Normalized Discounted cumulative gain 直接翻译为归一化折损累计增益,可能有些晦涩,没关系下面重点来解释一下这个评价指标.这个指标通常是用来衡量和评价搜索结果算法(注意这里维基百科中提到了还有推荐算法,但是我个人觉得不太适合推荐算法,后面我会给我出我的解释).DCG的两个思想:

一.RP R(recall)表示召回率.查全率,指查询返回结果中相关文档占所有相关文档的比例:P(precision)表示准确率.精度,指查询返回结果中相关文档占所有查询结果文档的比例: 则 PR 曲线呈现出负相关的下降趋势: 一般来说,recall 和 precision 反映了模型性能的两个方面,单一依靠某个指标并不能较为全面的评价一个模型的性能. 此时引入 F-Score/F-measure 作为综合指标,平衡 recall 和 precision 的影响,较为全面的评价一个模型. 其中,

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.

转自:http://blog.csdn.net/u014374284/article/details/49385065, 感谢分享! LamdaMart 介绍见博客http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/40710305,感谢分享! 在使用搜索引擎的过程中,对于某一Query(或关键字),搜索引擎会找出许多与Query相关的URL,然后根据每个URL的特征向量对该URL与主题的相关性进行打分并决定最终URL的排序,其流程如下: 排序的好坏

一.理论部分 理论部分网上有许多,自己也简单的整理了一份,这几天会贴在这里,先把代码贴出,后续会优化一些写法,这里将训练数据写成dataset,dataloader样式. 排序学习所需的训练样本格式如下: 解释:其中第二列是query id,第一列表示此query id与这条样本的相关度(数字越大,表示越相关),从第三列开始是本条样本的特征向量. RankNet: RankNet是属于pairwise方法,它是将某个query下的所有文档两两组成文档对,每个文档对作为一个样本: A.  预测相关

Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文解读(VLDB 2021) 本篇博客是对Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文的解读.原文链接为p1950-liu.pdf (vldb.org) 本文设计一种基于集成深度神经网络的基于查询的选择度估

关于NDCG,wiki给点解释很详细,这里我谈谈我的理解. NDCG(Normalized discounted cumulative gain):是用来衡量排序质量的指标. 其中一种计算公式如下: 先从理解CG,DCG入手.CG(cumulative gain),累积获得,指的是网页gain的累加.例如:      其是个不断累加的值,gain可以使自己定义的一种获得,用来衡量网页的相关性程度,上图中的gain定义如下: DCG(Discounted Cumulative Gain),Disc

一.前言 国内的 APM 行业这两年刚刚起步,但是在国外却比较成熟了,并且由于这两年人力成本的快速提高,国内外涌现了几家非常不错的 APM 企业,例如,OneAPM,APPdynamic,Dynamic,NewRelic 等. 15年上半年,国外知名信息技术研究分析公司 Gartner 陆续的针对 APM 行业进行了一项综合的调查分析,本文则由原文翻译编写而成.目的是为了给国内的 APM 用户,无论是 SaaS 还是企业级别的,或者有 APM 使用意向的用户,提供相应的参考意见. 二. APM

目录 1. ABSTRACT 2. INTRODUCTION 3. RELATED WORKS 3.1. Quality Enhancement 3.2. Multi-frame Super-resolution 3. 压缩视频的质量波动 4. MF-CNN 4.1. Framework 4.2. SVM-based PQF detector 4.3. MC-subnet Architecture Training strategy 4.4. QE-subnet Architecture Tra

转载:http://www.infoq.com/cn/articles/anatomy-of-an-elasticsearch-cluster-part03 近实时搜索 虽然Elasticsearch中的变更不能立即可见,它还是提供了一个近实时的搜索引擎.如前一篇中所述,提交Lucene的变更到磁盘是一个代价昂贵的操作.为了避免在文档对查询依然有效的时候,提交变更到磁盘,Elasticsearch在内存缓冲和磁盘之间提供了一个文件系统缓存.内存缓存(默认情况下)每1秒刷新一次,在文件系统缓存中使

参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Discounted_cumulative_gain Normalized Discounted Cumulative Gain:一种对搜索引擎或相关程序有效性的度量. 2个假设: 1.强相关的文档出现在结果列表越靠前(rank越高)越有用. 2.强相关文档比弱相关文档有用,比不相关文档有用. DCG来源于一个更早的.更基础的方法---CG. CG不考虑结果集中的序信息,单纯把分级相关度相加.位置P处的CG值是: 是搜索结果列表的位

严格来说,这并不是一篇关于前端开发的文章,因为涉及到的知识非常浅.这只是一个向设计狮们分享的小经验,只是其中用到了一些前端内容. 最近接了个私活,了解到一个初创公司正在高价悬赏Logo(主要用于APP图标),我便投稿试了试,结果真的被选中了,得到了我认为远超Logo本身价值的奖金(看来跟着拿到投资的初创公司混真的有肉吃啊).闲话不表,设计完Logo之后我灵机一动,用iOS系统做了一个APP图标真实效果预览图,一起发给了甲方. 我们假设刚做好的Logo是下面这样的(这是样例图标,用我开发的UWP应

转:http://www.zhizhihu.com/html/y2011/2794.html 评价标准 性能良好的评分模型,应该能够给予那些引起msg或click的候选会员更高的评分(排序靠前),从而推荐给指定会员.本次竞赛的主要排名标准为Normalized Discounted Cumulative Gain(NDCG),定义如下: 这里.其中n为候选会员集合中的总人数,表示模型给出的排序中,排名为的候选会员的实际ACTION值(msg=2,click=1,rec=0).对每一位获得推荐建议

JavaScript写的随机选人真实案例 因工作需要,写了一个随机选人的小网页,先看效果图. 背景也是动态的,只不过在写的时候碰到个问题,就是如果把生成动态流星雨的画布放到上生成随机数的操作界面之上的话,会看不到生成随机数的操作界面. 是生成动态特效的canvas画布占了操作界面的div的位置,后来我将div放到画布的上面,又将div设置定位让其不占位置,才将布局弄好. 不知道各位大神还有什么办法能将js动画设置为网页背景.有知道的大神麻烦沟通一下. 此附上整个页面的代码. <!DOCTYPE

学以致用嘛,学了这么多,在真实项目里面怎么应用呢?带着问题去学习才是最快的学习方式.还是以前的那个项目,前后端分离,现在把前端换成vue的,暂时采用脚本化的方式,然后在尝试工程化的方式. 现在先实现功能节点(树).动态tab.数据列表.分页这几个主要功能.在前面几章里面代码都已经介绍了,好吧分页没说,不过也比较简单了,加个模板,把数据接上,再加个事件就可以了. 一.同一段代码,一个项目里实现多个数据列表 先看一下效果:GIF动图,1.5s一张不要太着急.另外截图没截好,不太清晰大家多担待.(左上

1. 两件事伴随发生,不代表他们之间有因果关系 - 从一些荒诞相关性案例说起 在日常生活和数据分析中,我们可以得到大量相关性的结论,例如: 输入X变量,有98%置信度得到Y变量 只要努力,就能成功 只要到了下班时间出公司大门,天就一定黑了 深圳交警表示,天秤.处女.天蝎座的人更喜欢违章 肿瘤发生率随着最近二十年手机的推广逐年上升,证明了手机辐射致癌 屁股大容易生儿子 世界上不吃猪肉的人群中,人自爆的概率最大 据观察统计,消防车数量越多的火灾中,伤亡人数越多 工业革命以来,女人穿的裙子越来越短,全

流行病学研究常见的分析就是相关性分析了. 相关性分析某种程度上可以为我们提供一些研究思路,比如缺乏元素A与某种癌症相关,那么我们可以通过补充元素A来减少患癌率.这个结论的大前提是缺乏元素A会导致这种癌症,也就是说元素A和癌症有因果关系. 但实际上,元素A和癌症有相关性,不代表他们之间就有因果关系.也有可能是患癌症的人同时有其他的并发症,这种并发症会导致元素A缺乏. 再比如,研究表明,大胸女生与不爱运动相关.那么,到底是因为胸大的女性不爱运动,还是因为不爱运动导致胸大(肥胖). 如果不做其他分析,

零相关是什么? 零相关亦称“不相关”.相关的一种.两个变量的相关系数r=0时的相关.零相关表示两个变量非线性相关,这时两个变量可能相互独立,也可能曲线相关.对于正态变量,两个变量零相关与两个变量相互独立等价.对于一般情形,两个变量相互独立时一定零相关. [1] 零相关即没有关系,变量x和y之间的关系十分散乱,无法找出它们之间的联系,各现象间表现为相互独立.这种关系称为零相关. 相关系数如何得到? 本来使用一个变量中两个变量值差值的乘积,但是变量之间不能比较,所以将其标准化之后得到的相关系数. 用

Asia 2014精彩入选论文赏析" title="探索真实事物的虚拟再现--微软亚洲研究院SIGGRAPH Asia 2014精彩入选论文赏析"> SIGGRAPH Asia今年首次来到内地,于12月3日在深圳国际会议中心开幕.此次,微软亚洲研究院共有七篇论文入选此次大会,研究员们也会大会现场进行演讲和项目演示.在这里,我们特别挑选了三篇精彩的入选论文,和大家分享一下论文背后的技术设想.他们的共同关注点都是如何利用设备更好地捕捉和呈现现实中的人物和场景,但是每一篇论文