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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1Unsupervised Learning1.1k-means clustering algorithm1.1.1算法思想1.1.2k-means的不足之处1.1.3如何选择K值1.1.4Spark MLlib 实现 k-means 算法1.2Mixture of Gaussians and th...
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2014-12-23 10:15:28
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Problem Description
Pass a year learning in Hangzhou, yifenfei arrival hometown Ningbo at finally. Leave Ningbo one year, yifenfei have many people to meet. Especially a good friend Merceki.
Yifen...
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2014-12-22 16:19:55
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辛苦了2个半月，终须学完了machine-learning
证书地址...
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2014-12-22 11:14:02
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“……我对象棋、武术以及范围更广的整个学习过程这三者的核心及相互关系的研究在一定程度上是受到了罗伯特.波席格《摩托车维护艺术》一书的启发。我决不会忘记指导我今后数年学习方式的那一幕。波席格故事中的主人公是一个叫斐德罗的人，聪明又有点古怪。当他叫一个学修辞学的学生就所居住的小镇写一个五百字的故事时，这...
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2014-12-22 00:47:55
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监督学习（supervised learning）：叫监督学习的原因是因为我们告诉了算法，我们想要预测什么。所谓监督，其实就是我们的意愿是否能直接作用于预测结果。典型代表：分类（classification）和回归（regression）。非监督学习（unsupervised learning）：在...
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2014-12-21 00:39:40
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矩阵分解技术和模型组合方法可能是与Netflix Prize有关最多被讨论的算法。似乎基于矩阵分解的模型是最精确，并想将这些矩阵分解模型加上被时间效应和二元观点所需要提供的重要灵活性。虽然如此，已经在大多数文献中占很主导的邻居模型仍然会继续流行，这根据他的实际特点——无需训练就能够处理新的用户评分并提供推荐的直接解释。关于Machine Learning&Pattern Recognition更多讨论与交流，敬请关注本博客和新浪微博songzi_tea....
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2014-12-19 14:27:52
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转载自CSDN中转载于水木社区的一篇文章 流形学习是个很广泛的概念。这里我主要谈的是自从2000年以后形成的流形学习概念和其主要代表方法。自从2000年以后，流形学习被认为属于非线性降维 的一个分支。众所周知，引导这一领域迅速发展的是2000年Science杂志上的两篇文 章: Isomap and...
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2014-12-19 11:55:36
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Opencv对图像的显示，有自带的imshow函数完成。但是，如果需要在windows程序中显示图像的时候，就有点小麻烦了。
现介绍一种方法，是在《Learning openCV Second Edition》中介绍的。
代码如下所示：
void CShowPicToDlgDlg::OnBnClickedOk()
{
RGBTRIPLE* m_bitmapBits;
//读取图片...
When learning the usage of map collection in java, I found serveral beneficial methods that was encountered in the daily life. Now I made a summary:[j...
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2014-12-17 20:48:46
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