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

import pandas as pd import numpy as np ## 从字典初始化df ipl_data = {'Team': ['Riders', 'Riders', 'Devils', 'Devils', 'Kings', 'Kings', 'Kings', 'Kings', 'Riders', 'Royals', 'Royals', 'Riders'], 'Rank': [1, 2, 2, 3, 3,4 ,1 ,1,2 , 4,1,2], 'Year': [2014,2015

本文分为两部分:"带参数的函数"和 "带修饰的函数". 浏览这篇博客前请先阅读: [NX二次开发]NX内部函数,查找内部函数的方法 带参数的函数: void UGS::DiagnosticUI::ClearDiagnosticsDisplayImmediately(class UGS::UICOMP &)void UGS::DiagnosticUI::DisplayDiagnosticsImmediately(class UGS::UICOMP &)

转自:http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.html MAP(Mean Average Precision):单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0. 例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页,

转自: https://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.html MAP(Mean Average Precision):单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0.例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页

难点在于:递归函数和输出: #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <map> using namespace std; class Rank{ private: int length,width,ans=0; char c; vector <char> v; int a[26][1000]; map <char,int> m; //out

声明:以下内容根据潘的博客和crackcell's dustbin进行整理,尊重原著,向两位作者致谢! 1 现有的排序模型 排序(Ranking)一直是信息检索的核心研究问题,有大量的成熟的方法,主要可以分为以下两类:相关度排序模型和重要性排序模型. 1.1 相关度排序模型(Relevance Ranking Model) 相关度排序模型根据查询和文档之间的相似度来对文档进行排序.常用的模型包括:布尔模型(Boolean Model),向量空间模型(Vector Space Model),隐语义

To evaluate the performance of our first year CS majored students, we consider their grades of three courses only: C - C Programming Language, M - Mathematics (Calculus or Linear Algebra), and E - English. At the mean time, we encourage students by e

Learning to Rank入门小结 + 漫谈 Learning to Rank入门小结 Table of Contents 1 前言 2 LTR流程 3 训练数据的获取4 特征抽取 3.1 人工标注 3.2 搜索日志 3.3 公共数据集 5 模型训练 5.1 训练方法 5.1.1 Pointwise 5.1.2 Pairwise 5.1.3 Listwise 6 效果评估7 参考 6.1 NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain) 6.1.1 定

IR的评价指标-MAP,NDCG和MRR   MAP(Mean Average Precision): 单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0.例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页,主题2有5个相关网页.某系统对于主题1检索出4个相关网页,其rank分别

题目链接: 传送门 Rank of Tetris Time Limit: 1000MS     Memory Limit: 32768 K Description 自从Lele开发了Rating系统,他的Tetris事业更是如虎添翼,不久他遍把这个游戏推向了全球.为了更好的符合那些爱好者的喜好,Lele又想了一个新点子:他将制作一个全球Tetris高手排行榜,定时更新,名堂要比福布斯富豪榜还响.关于如何排名,这个不用说都知道是根据Rating从高到低来排,如果两个人具有相同的Rating,那就按

hdu 1811 Rank of Tetris Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Description 自从Lele开发了Rating系统,他的Tetris事业更是如虎添翼,不久他遍把这个游戏推向了全球. 为了更好的符合那些爱好者的喜好,Lele又想了一个新点子:他将制作一个全球Tetris高手排行榜,定时更新,名堂要比福布斯富豪榜还响.关于如何排名,这个不用说都知道是根据R

 Song Jiang's rank list Time Limit:1000MS     Memory Limit:512000KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice HDU 5131 Description <Shui Hu Zhuan>,also <Water Margin>was written by Shi Nai'an -- an writer of Yuan and Ming dy

Rank List Time Limit: 10000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9837 Accepted: 3303 Description Li Ming is a good student. He always asks the teacher about his rank in his class after every exam, which makes the teacher very tired. So the teach

Rank of Tetris Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 5415    Accepted Submission(s): 1514 Problem Description 自从Lele开发了Rating系统,他的Tetris事业更是如虎添翼,不久他遍把这个游戏推向了全球. 为了更好的符合那些爱好者的喜好,Lele又想了

题目连接 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5131 Song Jiang's rank list Description <Shui Hu Zhuan>,also <Water Margin>was written by Shi Nai'an -- an writer of Yuan and Ming dynasty. <Shui Hu Zhuan>is one of the Four Great Classical

题目连接 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1718 Rank Description Jackson wants to know his rank in the class. The professor has posted a list of student numbers and marks. Compute Jackson’s rank in class; that is, if he has the top mark(or is tie

水题,竟然花了那么多时间...主要是不知道为什么,明明在本机上编译过去了,但是用c++提交却编译错误...最后用g++提交AC 题意:给出n个学生的名字,然后给出m个测验. 每个测验给出n个学生的分数. 当给出第i次测验的成绩,求Li Ming在所有学生中,前i次成绩总和的排名(若分数相同,则Li Ming排在第一个) 开始没仔细看题,以为对于每次测验,只要给出Li Ming在此次测验中的排名. 后来才知道,原来题目中有这么一句话: In the i-th line, you should gi

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Treap+set仿函数重定义.每当ac一道题目时,相当于对总时间减去一个大数. /* 5096 */ #include <iostream> #include <string> #include <map> #include <queue> #include <set> #include <stack> #include <vector> #include <deque> #include <algor

To evaluate the performance of our first year CS majored students, we consider their grades of three courses only: C - C Programming Language, M - Mathematics (Calculus or Linear Algrbra), and E - English.  At the mean time, we encourage students by