无序检索结果的评价方法: Precision
 P
 =
tp/(tp
+
fp)
Recall

 



R
     =
tp/(tp
+
fn)
 Accuracy   = (tp + tn) / ( tp + fp + fn + tn) 有序检索结果的评价方法: A precison-recall curve 调式search engine目前只是针对一个Query的表现. You
 need
 to
 average
 performance 
over
 a
 whole bunc…

数据挖掘方面重要会议的最佳paper集合,兴许将陆续分析一下内容: 主要有KDD.SIGMOD.VLDB.ICML.SIGIR KDD (Data Mining) 2013 Simple and Deterministic Matrix Sketching Edo Liberty, Yahoo! Research 2012 Searching and Mining Trillions of Time Series Subsequences under Dynamic Time Warping T…

Relevant Readable Links Name Interesting topic Comment Edwin Chen 非参贝叶斯   徐亦达老板 Dirichlet Process 学习目标:Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM Alex Kendall Geometry and Uncertainty in Deep Learning for Computer Vision 语义分割 colah's blog Feature Visu…

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.这篇博客就很多公司在实际中通常使用的pairwise的方法进行介绍,首先我们介绍相对简单的 RankSVM 和 IR SVM. 1. RankSVM RankSVM的基本思想是,将排序问题转化为pairwise的分类问题…

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.这篇博客就很多公司在实际中通常使用的pairwise的方法进行介绍,首先我们介绍相对简单的 RankSVM 和 IR SVM. 1. RankSVM RankSVM的基本思想是,将排序问题转化为pairwise的分类问题…

Movielens and Netflix remain the most-used datasets. Other datasets such as Amazon, Yelp and CiteUlike are also frequently adopted. As for evaluation metrics, Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Average Error (MAE) are usually used for rating pred…

UCP收集所有Managed Instance的数据的机制,是通过启用各个Managed Instances上的Collection Set:Utility information(位于Management->Data Collection->System Data collection Sets),Utility Information 是On Demand 模式.UCP每15分钟调用Utility information一次,Utility information 收集所在Instance…

案例背景:公司从意大利购买了一套中控系统,前期我也没有参与其中(包括安装.实施都是第三方),直到最近项目负责人告诉我:前期谈判以为是数据库的License费用包含在合同中,现在经过确认SQL Server 数据库的License需要我们这边提供.等我连接到该数据库服务器检查时,发现数据库版本为2012 Enterprise Evaluation Edition (64-bit),而公司现在只购买了2012 Standard Edition .那么我现在需要安装SQL SERVER 2012 St…

ilocker:关注 Android 安全(新手) QQ: 2597294287 LLVM 的 IR (Intermediate Representation) 是其设计中的最重要的部分.优化器在进行代码优化时所进行的分析和转换都是针对 IR 的. 在设计 IR 时,考虑到了很多明确的目标,包括:支持轻量级的运行时优化.交叉函数/过程间优化.整体程序分析和侵入式调整转换等等. 原文:including supporting lightweight runtime optimizations, c…

1 is submerged in background clutter 淹没在背景杂波中 2 performe poorly for the dim small targets in sever clutter. 3 cloud edges 云层边缘 respectively 分别地 各自地 anti-nosie capability 抗噪能力 4 infrared search and track (IRST) system 红外搜索与跟踪系统  IR count measures(IRCM…