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搜索关键字:ranking    ( 213个结果
学习排序算法(二):Pairwise方法之Ranking SVM
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...
分类:编程语言   时间:2014-12-24 16:22:53    阅读次数:269
学习排序算法(二):Pairwise方法之RankNet
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。...
分类:编程语言   时间:2014-12-24 16:21:32    阅读次数:1832
Sicily-1006
一. 题意 这道题就是考排列组合吧,再来就是比较一下字符的下标算一下两个ranking的距离。然后我总结了一个排列和一个组合的实现方法,这道题直接用的是stl 里面的next_permutation,注意要排好序,好像也有一个previous_permutation的方法的,不过没用过。二...
分类:其他好文   时间:2014-12-08 21:04:01    阅读次数:152
PAT 1025 PAT Ranking
#include #include #include #include #include #include using namespace std;class Man {public: char id[14]; int location; int score; int loc...
分类:其他好文   时间:2014-11-09 23:35:17    阅读次数:238
大数据时代的数据存储,非关系型数据库MongoDB
http://db-engines.com/en/ranking转自:http://www.cnblogs.com/mokafamily/p/4076954.html爆炸式发展的NoSQL技术 在过去的很长一段时间中,关系型数据库(Relational Database Management ...
分类:数据库   时间:2014-11-09 09:54:09    阅读次数:255
Mann-Whitney U Test
mixing and sorting .ranking;each element receives a rank corresponding to its position in the list.Element whihc have the same value receive the same ...
分类:其他好文   时间:2014-11-02 13:40:07    阅读次数:383
Lucene 3.0 输出相似度
http://www.cnblogs.com/ibook360/archive/2011/10/19/2217638.htmlLucene3.0之结果排序(原理篇)传统上,人们将信息检索系统返回结果的排序称为"相关排序"(relevance ranking),隐含其中各条目的顺序反映结果和查询的相关...
分类:Web程序   时间:2014-10-10 22:54:54    阅读次数:270
1006. Team Rankings
DescriptionIt's preseason and the local newspaper wants to publish a preseason ranking of the teams in the local amateur basketball league. The teams ...
分类:其他好文   时间:2014-10-05 20:08:18    阅读次数:284
sql语句备忘
一:根据用户的得分查询其排名答:先查出分数比当前用户高的有几个,在查出积分跟当前用户相等,时间早于这个用户的有几个,相加就是排名或set @i = 0;SELECT *, (@i := @i + 1) AS ranking from user_score order by score desc, c...
分类:数据库   时间:2014-09-19 13:44:35    阅读次数:231
一个完整推荐系统的设计实现-以百度关键词搜索推荐为例
在之前一篇博文中, 有同学在评论中问了个问题: 如何解决因式分解带来的推荐冷门关键词的问题。 在回答这个问题的时候, 想到了近几年在做搜索推荐系统的过程中, 学术界和工业界的一些区别。 正好最近正在做技术规划, 于是写偏文章说下工业界完整推荐系统的设计。结论是: 没有某种算法能够完全解决问题, 多重算法+交互设计, 才能解决特定场景的需求。下文也对之前的一些博文进行梳理,构成一个完整工业界推荐系统所具有的方方面面(主要以百度关键词搜索推荐系统为例)...
分类:其他好文   时间:2014-09-17 21:57:22    阅读次数:424
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