一.RP R(recall)表示召回率.查全率,指查询返回结果中相关文档占所有相关文档的比例:P(precision)表示准确率.精度,指查询返回结果中相关文档占所有查询结果文档的比例: 则 PR 曲线呈现出负相关的下降趋势: 一般来说,recall 和 precision 反映了模型性能的两个方面,单一依靠某个指标并不能较为全面的评价一个模型的性能. 此时引入 F-Score/F-measure 作为综合指标,平衡 recall 和 precision 的影响,较为全面的评价一个模型. 其中,…

同样可参考: http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5889419 http://wenku.baidu.com/link?url=pEBtVQFzTx0I9T9vr01WS6_NmOY7EylNwa-suKpx3ab1YZfL4QvYsPt2chXyvXOvU3bBa_CrTOaZ0QV_KmcMCmTrqXvZQNKy-cLHQ8J2Y0q 转自:https://www.douban.com/note/267043565/ 测量相关程度的相关系…

一.关于 NDCG [LTR] 信息检索评价指标(RP/MAP/DCG/NDCG/RR/ERR) 二.代码实现 1.训练数据的加载解析 import scala.io.Source /* * 训练行数据 * */ case class TrainDataRow(target: Int, qid: Int, features: Array[Double]) object TrainDataRow { // 加载文件数据 // 格式: // <line> .=. <target> qi…

1.       前言 我们知道排序在非常多应用场景中属于一个非常核心的模块.最直接的应用就是搜索引擎.当用户提交一个query.搜索引擎会召回非常多文档,然后依据文档与query以及用户的相关程度对文档进行排序,这些文档怎样排序直接决定了搜索引擎的用户体验.其它重要的应用场景还有在线广告.协同过滤.多媒体检索等的排序. LambdaMART是Learning To Rank的当中一个算法,适用于很多排序场景. 它是微软Chris Burges大神的成果,近期几年很火,屡次现身于各种机器学习大赛…

之前的博客:http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6681943.html中简单介绍了Learning to Rank的基本原理,也讲到了Learning to Rank的几类常用的方法:pointwise,pairwise,listwise.前面已经介绍了pairwise方法中的 RankSVM,IR SVM,和GBRank.这篇博客主要是介绍另外三种相互之间有联系的pairwise的方法:RankNet,LambdaRank,和LambdaMart. 1.…

之前的博客:http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6681943.html中简单介绍了Learning to Rank的基本原理,也讲到了Learning to Rank的几类常用的方法:pointwise,pairwise,listwise.前面已经介绍了pairwise方法中的 RankSVM,IR SVM,和GBRank.这篇博客主要是介绍另外三种相互之间有联系的pairwise的方法:RankNet,LambdaRank,和LambdaMart. 1.…

  一.准确率(Precision)和召回率(Recall)  (令R(u)是根据用户在训练集上的行为给用户作出的推荐列表,而T(u)是用户在测试集上的行为列表.) 对用户u推荐N个物品(记为R(u)),令用户u在测试集上喜欢的物品集合为T(u),然后可以通过准确率/召回率评测推荐算法的精度: 准确率描述最终的推荐列表中有多少比例是发生过的用户—物品评分记录: 召回率描述有多少比例的用户—物品评分记录包含在最终的推荐列表中.   准确率和召回率计算方法的Python代码如下: def Recal…

baiduMap API 根据地址查询经纬度 http://api.map.baidu.com/geocoder?address=要查询的地址&output=json&key=你的key&city= //address 要查询的地址 //output 数据输出格式 json/xml //key 你申请的key //city 城市 根据经纬度查询地址 http://api.map.baidu.com/geocoder?location=lat,lng&output=json&…

ADAFIELD - Ada and Field 这个题,如果用一个字来形容的话:-----------------------------------------------嗯! 题意:n*m的空白矩形坐落在XY轴,Q次操作,每次可以在y轴或x轴的矩形区域内画一条直线,是直线啊.问每次操作后最大的矩形面积多大. 对于思路我只能拍手称赞了,一开始想不到怎么优化,想着用优先队列或set来存当前边的最大值,但是更新的时候却 无法实时更新.赛后看其他选手的代码才突然想到可以用map的键值来排序,每次插…

1.json解析到map(通过类型断言,找到值和value类型) 示例: package main import ( "encoding/json" "fmt" ) func main() { jsonBuf := ` { "company": "itcast", "subjects": [ "Go", "C++", "Python", "…

package main import ( "encoding/json" "fmt" "reflect" ) func demo1() { txt := `{"a":,"b":,"c":[{"name":"","group":""},{"name":"","…

前言 最近项目需求需要一个类似于redis可以设置过期时间的K,V存储方式.项目前期暂时不引进redis,暂时用java内存代替. 解决方案 1. ExpiringMap 功能简介 : 1.可设置Map中的Entry在一段时间后自动过期. 2.可设置Map最大容纳值,当到达Maximum size后,再次插入值会导致Map中的第一个值过期. 3.可添加监听事件,在监听到Entry过期时调度监听函数. 4.可以设置懒加载,在调用get()方法时创建对象. github地址:https://gith…

Learning to Rank,即排序学习,简称为 L2R,它是构建排序模型的机器学习方法,在信息检索.自然语言处理.数据挖掘等场景中具有重要的作用.其达到的效果是:给定一组文档,对任意查询请求给出反映文档相关性的文档排序.本文简单介绍一下 L2R 的基本算法及评价指标. 背景 随着互联网的快速发展,L2R 技术也越来越受到关注,这是机器学习常见的任务之一.信息检索时,给定一个查询目标,我们需要算出最符合要求的结果并返回,这里面涉及一些特征计算.匹配等算法,对于海量的数据,如果仅靠人工来干预其…

使用机器学习排序算法LambdaMART有一段时间了,但一直没有真正弄清楚算法中的所有细节. 学习过程中细读了两篇不错的博文,推荐给大家: 梯度提升树(GBDT)原理小结 徐博From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview 但经过一番搜寻之后发现,目前网上并没有一篇透彻讲解该算法的文章,所以希望这篇文章能够达到此目的. 本文主要参考微软研究院2010年发表的文章From RankNet to LambdaRank to LambdaMA…

搜索排序相关的方法,包括 Learning to rank 基本方法 Learning to rank 指标介绍 LambdaMART 模型原理 FTRL 模型原理 Learning to rank 排序学习是推荐.搜索.广告的核心方法.排序结果的好坏很大程度影响用户体验.广告收入等.排序学习可以理解为机器学习中用户排序的方法,这里首先推荐一本微软亚洲研究院刘铁岩老师关于LTR的著作,Learning to Rank for Information Retrieval,书中对排序学习的各种方法做…

转载:https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/80373744 Ranking 是信息检索领域的基本问题,也是搜索引擎背后的重要组成模块. 本文将对结合机器学习的 ranking 技术——learning2rank——做个系统整理,包括 pointwise.pairwise.listwise 三大类型,它们的经典模型,解决了什么问题,仍存在什么缺陷. Pointwise 类方法,其 L2R 框架具有以下特征: 输入空间中样本是单个 doc(和…

值得看: 刘铁岩老师的<Learning to Rank for Information Retrieval>和李航老师的<Learning to rank for information retrieval and natural language processing> https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/80373744 1.概述1.1 RankingRanking 模型可以粗略分为基于相关度和基于重要性进行排序的两大…

Description 山山最近在玩一款游戏叫战舰世界(steam 游戏太少了),他被大舰巨炮的魅力折服,于是山山开了一局游戏,这次发现目标是一艘战列舰新墨西哥级,舰桥很高,原本应该打在目标身后的圆形水域内的炮弹,都打在了舰桥上,于是落点变成了一条直线.因为新墨西哥中间高两边低,所以按概率算,炮弹命中数中间多,两边少,并且中央区域容易穿透出现高伤害,所以 山山向中间发射的炮弹比两边多,因为他有强迫症,所以一个位置炮弹发射数相对于上一个位置的数目的变化量为 ki(整体大概构成一个山峰状),新墨西哥…

转自:http://blog.csdn.net/u014374284/article/details/49385065, 感谢分享! LamdaMart 介绍见博客http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/40710305,感谢分享! 在使用搜索引擎的过程中,对于某一Query(或关键字),搜索引擎会找出许多与Query相关的URL,然后根据每个URL的特征向量对该URL与主题的相关性进行打分并决定最终URL的排序,其流程如下: 排序的好坏…

题目描述 Description 又到暑假了,住在城市A的Car想和朋友一起去城市B旅游.她知道每个城市都有四个飞机场,分别位于一个矩形的四个顶点上,同一个城市中两个机场之间有一条笔直的高速铁路,第I个城市中高速铁路了的单位里程价格为Ti,任意两个不同城市的机场之间均有航线,所有航线单位里程的价格均为t. 那么Car应如何安排到城市B的路线才能尽可能的节省花费呢?她发现这并不是一个简单的问题,于是她来向你请教.任务找出一条从城市A到B的旅游路线,出发和到达城市中的机场可以任意选取,要求总的花费最…

为了能够更好的评价IR系统的性能,IR有一套完整的评价体系,通过评价体系可以了解不同信息系统的优劣,不同检索模型的特点,不同因素对信息检索的影响,从而对信息检索进一步优化. 由于IR的目标是在较短时间内返回较全面和准确的信息,所以信息检索的评价指标通常从三个方面考虑:效率.效果和其他如数据规模. 下面简单介绍几种常用的信息检索评价指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall)        精度和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精…

sgu194:http://acm.sgu.ru/problem.php?contest=0&problem=194 题意:题目大意:给n个点,及m根pipe,每根pipe用来流躺液体的,单向的,每时每刻每根pipe流进来的物质要等于流出去的物质,要使得m条pipe组成一个循环体,里面流躺物质.并且满足每根pipe一定的流量限制,范围为[Li,Ri].即要满足每时刻流进来的不能超过Ri(最大流问题),同时最小不能低于Li. 题解:题解:.对于每根管子有一个上界容量up和一个下界容量low,我们让…

一.打开core文件限制 a.sudo vi /etc/profile b.文件末尾添加ulimit -c unlimited source /etc/profile 把文件重新加载到内存 c.root@ubuntu:~/code# ulimit -c unlimited 说明core文件限制已经去处. 二.让core文件生成在进程当前目录 echo "core-%e-%p-%t" > /proc/sys/kernel/core_pattern 三.写一个同一块内存释放两次引起c…

learn2rank目前基本两个分支,1是神经网络学派ranknet,lamdarank,另一个是决策树学派如gbrank,lamdamart 05年提出ranknet,算分模块是简单的全连接网络,loss函数是预测概率之家的pair-wise关系和真实lablel的pair-wise关系的逻辑回归. 预测概率的pair-wise关系是两个相减然后求个sigmoid,如下图: 真实概率如下)(S_ij表示,i 比 j 相关,S_ij是1,反之是 -1,如果label一样是0): 最后的loss是…

走楼梯(walk) 题意 给一个长为\(n(1\le n\le 10^5)\)序列\(\{a\}\),每次从中间挖掉\([l,r]\),然后询问最长上升子序列,强制在线. 有一档分是30000和离线,然后考试的时候一直在莫队,发现就是不会删除....想到了离线树套树又懒得打.后来发现莫队只需要实现撤回就可以了..太菜了窝 然后我居然一直没想分块(大雾) 这里直接放原题解了,说的十分详细 年后就去刷ynoi(flag Code: #include <cstdio> #include <cm…

1.Docker Server简介 Docker架构中,Docker Server是Docker Daemon的重要组成部分.Docker Server最主要的功能是:接受用户通过Docker Client发送的请求,并按照相应的路由规则实现路由分发. 同时,Docker Server具备十分优秀的用户友好性,多种通信协议的支持大大降低Docker用户使用Docker的门槛.除此之外,Docker Server设计实现了详尽清晰的API接口,以供Docker用户选择使用.通信安全方面,Docke…

转:http://hi.baidu.com/christole/item/23215e364d8418f896f88deb What is Rank? rank就是排序.IR中需要排序的问题很多,最常见的的就是给一个query,对候选的documents排序,返回top-k给用户.另外,QA任务中最后也要对候选的A排序,query feedback, KEA等任务也都涉及rank. what is learning ro rank? 用machine learning 理论来解决rank的问题.…

文章链接 https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/adf0361-yinA.pdf abstract 点击特征在长尾query上的稀疏性问题 基础相关性三大技术:排序函数,语义匹配特征,query改写 introduction 问题: 1)直接文本匹配的问题:query和doc的语义差异,query中的‘how much’如何匹配doc中的‘price’: 2)大量的长尾query使得点击模型失效: 3)用户视搜索引擎为智能问答系统,希望一键找到答案.…

[题解][CJOI2019Chebnear] 题目描述 给定平面上有\(n\)个仇人,\((x,y) ,x,y \in R^+\) ,\(n\)个人都是仇人关系,而有仇人关系的一对人的切比雪夫距离若\(\le k\)则会发生"吵架".可是,对于有些仇人\(i\)和\(j\),先记为三元组\(P(t,i,w)\),他们的的仇人关系并不深,假设给全体\(n\)个人每人\(\ge w\)的钱他们就变为朋友了.而朋友不会吵架,而且朋友的朋友也是你的朋友. 现在问你,你最少给多少钱\(w\)可是…

1 概述 RankNet.LambdaRank和LambdaMART是三个关系非常紧密的机器学习排序算法.简而言之,RankNet是最基础,基于神经网络的排序算法:而LambdaRank在RankNet的基础上修改了梯度的计算方式,也即加入了lambda梯度:LambdaMART结合了lambda梯度和MART(另称为GBDT,梯度提升树).这三种算法在工业界中应用广泛,在BAT等国内大厂和微软谷歌等世界互联网巨头内部都有大量应用,还曾经赢得“Yahoo!Learning To Rank Cha…