LambdaMART是Learning To Rank的其中一个算法，适用于许多排序场景。它是微软Chris Burges大神的成果，最近几年非常火，屡次现身于各种机器学习大赛中，Yahoo! Learning to Rank Challenge比赛中夺冠队伍用的就是这个模型，据说Bing和Facebook使用的也是这个模型。
本文先简单介绍LambdaMART模型的组成部分，然后介绍与该模型相关的其他几个模型：RankNet、LambdaRank，接着重点介绍LambdaMART的原理，然后介绍Lambd...
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2014-11-02 18:14:11
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1：简单概念描写叙述如果如今有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合(改线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称为回归。训练分类器就是为了寻找最佳拟合參数，使用的是最优化算法。基于sigmoid函数分类：logistic回归想要的函数可以接受全部的输入然后预測出类别。这个函数就是sigmoid函数...
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2014-11-02 16:28:04
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（结果预测篇）前言
本篇文章主要是继续前几篇Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法，算法介绍后，经过这几种算法综合挖掘和分析之后，对一份摆在公司面前的人员信息列表...
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2014-11-02 15:03:41
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法）前言
本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft N...
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2014-11-02 15:02:05
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 聚类分析算法）本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后，采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。
应用场景介绍
通过上一篇中我们采用Microsoft决策树分析...
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2014-11-02 15:01:55
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft Naive Bayes 算法）本篇文章主要是继续上两篇Microsoft决策树分析算法和Microsoft聚类分析算法后，采用另外更为简单一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。有兴趣的...
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2014-11-02 14:59:40
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 决策树分析算法）随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性就变得显而易见，几种作为最低层的简单的数据挖掘算法，现在利用微软数据案例库做一个简要总结。
应用场景介绍
其实数据挖掘应用的场景无处不在，很多的环境都会应用到数据...
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2014-11-02 14:58:54
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原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 关联规则分析算法）前言
本篇继续我们的微软挖掘算法系列总结，前几篇我们分别介绍了：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法、Microsoft...
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2014-11-02 14:58:19
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1. IBAction的参数========================================- (IBAction)left:(UIButton *)button1> 在OC中，绝大多数的控件监听方法的第一个参数就是控件本身2> 默认连线时的参数类型是id3> 如果要在监听方法中，方...
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2014-11-02 01:56:16
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