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- Quel est le meilleur algorithme pour apprendre à se classer?
- Quel est le problème de classement quels modèles pouvez-vous utiliser pour les résoudre?
- Quelles sont les trois catégories d'apprentissage automatique pour classer les tâches?
Quel est le meilleur algorithme pour apprendre à se classer?
Ranknet, Lambdarank et Lambdamart sont populaires à apprendre des algorithmes de classement développés par des chercheurs de Microsoft Research. Tous utilisent le classement par paire.
Quel est le problème de classement quels modèles pouvez-vous utiliser pour les résoudre?
Les modèles de classement fonctionnent généralement en prédisant un score de pertinence s = f (x) pour chaque entrée x = (q, d) où q est une requête et d est un document. Une fois que nous aurons la pertinence de chaque document, nous pouvons trier (je.e. rang) les documents selon ces scores. Le modèle de notation peut être mis en œuvre en utilisant diverses approches.
Quelles sont les trois catégories d'apprentissage automatique pour classer les tâches?
Ranknet, Lambdarank et Lambdamart sont tous des algorithmes LTR développés par Chris Burges et ses collègues de Microsoft Research. RankNet a été le premier à être développé, suivi par Lambdarank puis Lambdamart. Dans les trois techniques, le classement est transformé en un problème de classification ou de régression par paire.
