Оптимизация «жадных» функций - обучение ранжированию
Оптимизация «жадных» функций - обучение ранжированию
«Жадная» аппроксимация функции и усиленные алгоритмы хорошо подходят для решения практических задач машинного обучения. Мы опишем широко известные усиленные алгоритмы и их модификации, которые используются для решения задач обучения ранжирования.
Содержание
1. Ранжирование в поисковых системах
2. Точечный подход. Аппроксимирование усиленных алгоритмов и «жадной» функции.
3. Изменение MatrixNet
4. Списочный подход. Аппроксимирование комплексных критериев оценки (DCG, nDCG).
Ранжирование поисковой системы.
http://www.programmex.ru/node/51
«Жадная» аппроксимация функции и усиленные алгоритмы хорошо подходят для решения практических задач машинного обучения. Мы опишем широко известные усиленные алгоритмы и их модификации, которые используются для решения задач обучения ранжирования.
Содержание
1. Ранжирование в поисковых системах
- Критерии оценки
- Характеристическая модель ранжирования
- Обучение ранжированию. Задачи оптимизации (списочный, точечный, парный подходы).
2. Точечный подход. Аппроксимирование усиленных алгоритмов и «жадной» функции.
3. Изменение MatrixNet
4. Списочный подход. Аппроксимирование комплексных критериев оценки (DCG, nDCG).
Ранжирование поисковой системы.
http://www.programmex.ru/node/51