学习排序算法（一）：单文档方法 Pointwise 1. 基本思想 这样的方法主要是将搜索结果的文档变为特征向量，然后将排序问题转化成了机器学习中的常规的分类问题，并且是个多类分类问题。 2. 方法流程 Pointwise方法的主要流程例如以下： 我们能够看出。整个流程分为三部分：提取特征做训练；分 ...
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2017-08-15 12:40:05
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学习排序算法也有一段时间，一直没有好好整理下排序算法的相关知识，排序在算法中是最基础也是最重要的，所以有必要自己进行一番整理，在提高领悟算法本质的同时以备以后自己复习，顺便也将自己领悟到的一些思想进行记录。 下面简单整理下快排的算法感悟，当然，个人觉得领悟快排的核心思想分治才是学习这个算法的最重要目 ...
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编程语言 时间：
2017-03-29 00:06:59
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1 快速排序 介绍： 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架 ...
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2016-12-31 17:06:09
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学习编程语言时, 我们会接触到许多排序算法, 这里总结了一下常见的排序算法. 不定期更新. * 其实在Java中存在如Collections.sort()这样的方法来自动为我们排序, 不过学习排序算法能让我们更好的理解一门编程语言. 1. 冒泡排序: 该算法是最基本也是最有名的算法之一了. 说明: ...
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2016-05-26 08:40:31
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再理解RankNet算法
前面的一篇博文介绍了学习排序算法（Learning to Rank）中的RankNet算法。如下：
http://blog.csdn.net/puqutogether/article/details/42124491
那次的入门对其中的算法流程和基本原理没有深入了解，这次看自动摘要提取算法的时候，里面有一个排序单元，使用到的...
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编程语言 时间：
2015-02-09 11:04:55
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学习排序算法（二）：Pairwise方法之Ranking SVM
1. Pairwise方法的基本思想
Pairwise考虑了文档顺序的关系。它将同一个query的相关文档其中起来，把任意两个文档组成一个pair。我们研究就是以这个pair文档对来研究的。
2. Ranking SVM...
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2014-12-24 16:22:53
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学习排序算法（二）：Pairwise方法之RankNet
前面一篇博文介绍的Ranking SVM是把LTR问题转化为二值分类问题，而RankNet算法是从另外一个角度来解决，那就是概率的角度。
1. RankNet的基本思想
RankNet方法就是使用交叉熵作为损失函数，学习出一些模型（例如神经网络、决策树等）来计算每个pair的排序得分，学习模型的过程可以使用梯度下降法。...
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2014-12-24 16:21:32
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属于同一类的文档之间无法排序；
完全从单文档的分类角度计算，没有考虑文档之间的相对顺序。...
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2014-12-24 11:54:32
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学习排序算法简介
学习排序（Learning to Rank, LTR）是一类基于机器学习方法的排序算法。
传统经典的模型，例如基于TFIDF特征的VSM模型，很难融入多种特征，也就是除了TFIDF特征之外，就无法融入其他种类的特征了。
而机器学习的方法很容易融合多种特征，而且有成熟深厚的理论基础，参数也是通过迭代计算出来的，有一套成熟理论来解决稀疏、过拟合等问题。
LTR方法大致可以分成三类：
1） Pointwise 单文档方法
2） Pairwise 文档对方法...
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2014-12-24 10:01:56
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一直以来学习排序算法， 都没有在链表排序上下太多功夫，因为用得不多。最近看STL源码，才发现，原来即使是链表，也能有时间复杂度为O(nlogn)的算法，大大出乎我的意料之外，一般就能想到个插入排序。下面的代码就是按照源码写出的（去掉了模板增加可读性），注意forward_list是C++11新加的单...
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编程语言 时间：
2014-11-20 21:48:34
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