两个假设 1. 好的hub pages: 好的对某个主题的hub pages 链接许多好的这个主题的authoritative pages. 2. 好的authoritative pages: 好的对某个主题的authoritative pages 被许多好的这个主题的hub pages链接. 注:循环定义 算法过程: 1.找出root set :用户输入一个query,根据query中的term,在文档集中找出包含至少一个term的的文档,使他们构成root set. 2. 找出base se…

一.  搜索引擎 组成部分: 1. 网络爬虫(web crawler) 2. 索引系统(indexing system) 3. 搜索系统 (searching system) consideration: 1.Economics  2.Scalability 3. Legal issue 二. 网络爬虫(web crawler) web crawler 需要考虑两个问题: politeness (遵守robots协议以及不要频繁访问同一个主机) performance (多线程) 工作过程: 首…

主要目的: 在网络信息检索中,对每个文档的重要性作出评价. Basic Idea: 如果有许多网页链接到某一个网页,那么这个网页比较重要. 如果某个网页被一个权重较大的网页链接,那么这个网页比较重要. 随机游走模型: 过程:1.在所有网页中,随机选择一个网页作为游走的开端. 2.然后在当前网页上的超链接中,随机选择一个超链接跳转到下一个网页. 3.大量重复1.2的过程. 重要度计算方法: Pr(pi|p1)表示从编号为1的网页跳转到编号为i的网页的概率,其计算方式为 Pr(Pi|P1) = 1/…

VSM思想 把文档表示成R|v|上的向量,从而可以计算文档与文档之间的相似度(根据欧氏距离或者余弦夹角) 那么,如何将文档将文档表示为向量呢? 首先,需要选取基向量/dimensions,基向量须是线性独立的或者正交的向量. 在IR系统中,有两种方式决定基向量: 1.核心概念的思想(core concept):把词语的类型分类,按照其在不同分类上的“倾斜程度”决定向量的值.but,很难决定基向量. 2.把出现过的term(词语)都当作是一个基向量,假定所有的基向量都是相互正交相互独立的.以下我们…

Basic idea 1.一个文档(document)只有一个主题(topic) 2.主题指的是这个主题下文档中词语是如何出现的 3.在某一主题下文档中经常出现的词语,这个词语在这个主题中也是经常出现的. 4.在某一主题下文档中不经常出现的词语,这个词语在这个主题中也是不经常出现的. 5.由此,概率计算方法可以近似为: Ranking 当给定查询q时,怎么根据统计语言模型进行排序呢?有三种排序方法,分别是:1.Query-likelihood 2.Document-likelihood 3.Di…

相关反馈的两种类型: “真实”的相关反馈: 1. 系统返回结果 2. 用户提供一些反馈 3. 系统根据这些反馈,返回一些不同的,更好的结果 “假定”的相关反馈 1. 系统得到结果但是并不返回结果 2. 系统根据这些结果改善query 3. 根据改善后的query得到结果并返回 Rocchio's Modified Query Modified query vector = Original query vector + Mean of relevant documents found by or…

几个符号意义: R:相关文档集 NR:不相关文档集 q:用户查询 dj:文档j 1/0风险情况 PRP(probability ranking principle):概率排序原理,利用概率模型来估计每篇文档和需求相关概率,然后对结果进行排序. 贝叶斯最优决策原理,基于最小损失风险作出决策,返回相关的可能性大于不相关的可能性的文档: 基于检索代价的概率排序原理: crrP(R|D) + crnP(NR|D) < cnrP(R|D) + cnnP(NR|D) 如何计算概率 文档d可以表示为向量(d1…

Andrew 机器学习课程笔记 完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间,课程介绍深入浅出,很好的解释了模型的基本原理以及应用.在我看来这是个很好的入门视频,他老人家现在又出了一门 deep learning 的教程,虽然介绍的内容很浅,毕竟针对大部分初学者.不管学习到什么程度,能将课程跟一遍,或多或少会对知识体系的全貌有一个大致的理解.如果有时间的话,强烈建议跟完课程的同时完成各项作业.但值得注意的是,机器学习除了需要适当的数理基础之外,还是一门实践科学,只有通过不断的深入积累才能有更好…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 3,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和巩子嘉进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 梯度检查 合理性(Sanity)检查 检查学习过程 损失函数 训练集与验证集准确率 权重:更新比例 每层的激活数据与梯度分布 可视化 译者注:上篇翻译截止处 参数更新 一阶(随机梯度下降)方法,动量方法,Nesterov动量方法 学习率退火 二阶方…

vue—你必须知道的   目录 更多总结 猛戳这里 属性与方法 语法 计算属性 特殊属性 vue 样式绑定 vue事件处理器 表单控件绑定 父子组件通信 过渡效果 vue经验总结 javascript 经验总结 更多总结 猛戳这里 属性与方法 不要在实例属性或者回调函数中(例如,vm.$watch('a', newVal => this.myMethod())使用箭头函数.因为箭头函数会绑定父级上下文,所以 this 不会按照预期指向 Vue 实例,然后 this.myMethod 将是未定义.…