Howtosignalprocessing
- Jaki jest najlepszy algorytm do nauki rankingu?
- Jaki jest problem rankingowy, którego modele możesz użyć do ich rozwiązania?
- Jakie są trzy kategorie uczenia maszynowego do rankingu zadań?
Jaki jest najlepszy algorytm do nauki rankingu?
Ranknet, Lambdarank i Lambdamart są popularnymi algorytmami rankingowymi opracowanymi przez naukowców z Microsoft Research. Wszystkie korzystają z rankingu par.
Jaki jest problem rankingowy, którego modele możesz użyć do ich rozwiązania?
Modele rankingowe zazwyczaj działają, przewidując wynik znaczenia s = f (x) dla każdego wejścia x = (q, d), gdzie Q jest zapytaniem, a D jest dokumentem. Gdy mamy znaczenie każdego dokumentu, możemy sortować (i.mi. ranga) dokumenty zgodnie z tymi wynikami. Model punktacji można wdrożyć przy użyciu różnych podejść.
Jakie są trzy kategorie uczenia maszynowego do rankingu zadań?
Ranknet, Lambdarank i Lambdamart to algorytmy LTR opracowane przez Chrisa Burgesa i jego kolegów z Microsoft Research. Ranknet był pierwszym, który został opracowany, a następnie Lambdarank, a następnie Lambdamart. We wszystkich trzech technikach ranking jest przekształcany w problem klasyfikacji lub regresji.
