排序（学习）

排序算法与数据结构概览
最新推荐文章于 2023-06-06 19:31:25 发布
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插入排序
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希尔排序
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选择排序
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冒泡排序
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归并排序
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快速排序
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计数排序
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基数排序
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洛谷 1059 明明的随机数
洛谷 1781 宇宙总统
洛谷 1093 奖学金
Vijos 1439 区间

“基础算法”专栏（目录）

机器学习之排序学习笔记总结
RealCoder的博客
02-17 1225
1.简介 排序学习Learning to rank（LTR）或者机器学习排序machine-learned ranking（MLR）是应用机器学习技术，来构造信息检索系统的排序模型 训练数据包含每个列表中的项目的某种偏序关系的项目列表。这种偏序可以按照数值或者序数分值或者二元判断来确定。 排序模型的目标：学习训练集中的排序方式对未来的数据进行排序 排序学习实际上是一类监督学习问题，训练数据 包含查询和文档相关性的分数： 查询集合：Q={q1,⋯ ,qm}Q=\{q_1,\cdots,q_m\}Q={q1​
【推荐算法】排序学习
qq_36643449的博客
03-21 1649
传统的检索模型靠人工来拟合排序公式，并通过不断地实验确定最佳的参数组合，以此构成相关性打分函数。机器学习排序与传统的检索模型不同，可通过机器学习获得最合理的排序公式，而人只需要给机器学习提供训练数据。 可以将机器学习排序方法分为以下三种： 单文档方法(Pointwise): 处理对象是单一文档，将文档转化成特征向量后，将排序问题转化为机器学习中常规的分类或回归问题。CTR方法是单文档方法的典型应用，相对比较成熟，广泛用于广告、搜索、推荐中。CTR方法的数学表达式：y=f(x)y=f(x)y=f(x)，其中
排序学习简介
热门推荐
风言风语
06-15 1万+
译排序学习简介，翻译自李航老师的《A Short Introduction to Learning to Rank》
推荐常用的排序学习算法——BPR（贝叶斯个性化排序）
weixin_46351593的博客
06-06 3287
U代表所有用户user集合；I代表所有物品item集合；S代表所有用户的隐式反馈。可知，𝑆⊆𝑈×𝐼。，所有样本构成了S。那些为观察到的数据（即用户没有产生行为的数据）标记为？。因为是基于贝叶斯的 Pairwise 方法，BPR 有两个基本假设一是每个用户之间的偏好行为相互独立，即用户u在商品i和j之间的偏好和其他用户无关。二是同一用户对不同物品的偏序相互独立，也就是用户u在商品i和j之间的偏好和其他的商品无关。
数据结构排序学习总结
guoquanqin的博客
03-20 2675
排序算法执行效率的分析，从这几个方面来衡量 1. 最好情况、最坏情况、平均情况时间复杂度 2. 时间复杂度的系数、常数 、低阶 3. 比较次数和交换（或移动）次数 原地排序（Sorted in place）。原地排序算法，就是特指空间复杂度是 O(1) 的排序算法 排序算法的稳定性：如果待排序的序列中存在值相等的元素，经过排序之后，相等元素之间原有的先后顺序不变，如果两个 3 的前后顺序没有改变，那我们就把这种排序算法叫作稳定的排序算法 冒泡排序（Bubble Sort） 冒...
LambdaLoss | Google排序学习优化框架
Kaiyuan_sjtu的博客
04-18 2533
今天分享一篇谷歌在CIKM'18上发表的排序学习listwise损失函数优化的论文「LambdaLoss」[1]，可以认为是沿袭着微软早期代表性工作[2]的路线，即：，对learn...
【推荐系统】推荐系统中的排序学习
fengdu78的博客
09-26 3573
“本文首先介绍排序学习的三种主要类别，然后详细介绍推荐领域最常用的两种高层排序学习算法框架：BPR和LambdaMART。因为排序学习的算法和实践大都来源于信息检索，一些理论也必须从信...
【排序学习】基于Pairwise和Listwise的排序学习
PaddlePaddle
03-08 5207
导语PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神...
冒泡排序学习总结
一切总会归于平淡
02-09 2545
文字描述： 依次比较数组中相邻两个元素大小，若 a[j] > a[j+1]，则交换两个元素，两两都比较一遍称为一轮冒泡，结果是让最大的元素排至最后 重复以上步骤，直到整个数组有序
基于MDP和Policy Gradient的强化排序学习（RLTR）实验
Aaronji1222的博客
03-16 4129
排序（rank）是搜索、推荐业务中经常能够遇到的业务场景：对于某个特定用户，如何针对该用户的信息，进行个性化的备选产品（candidate）的推荐排序，从而优化业务指标（例如点击率、营收等）？在大数据的支撑下，我们可以通过一些流行的机器学习算法来自动实现排序任务的学习，如基于传统模型计算出的分数直接排序，或者LTR（learning to rank）、rankBoost、rankSVM...
机器学习及排序学习基础
12-04
排序学习是机器学习的一个分支，主要应用于推荐系统和搜索引擎的查询结果排序。排序学习的目的是学习到一个函数，该函数能够根据查询和文档的相关性给出一个排序结果。排序学习的核心在于提升搜索质量，确保最相关的...
用于信息检索的代价敏感排序学习算法研究
04-28
### 用于信息检索的代价敏感排序学习算法研究 #### 一、引言 随着互联网的飞速发展，信息检索（Information Retrieval, IR）已成为处理海量文本信息的关键技术之一。在大多数信息检索系统中，检索出的信息（如文档...
Python-TensorFlow实现的多种排序学习算法
08-11
在IT领域，特别是机器学习和数据挖掘中，排序学习（Learning to Rank, LTR）是一种重要的技术，用于优化搜索引擎和推荐系统的性能。本项目聚焦于使用Python编程语言和TensorFlow库来实现各种排序学习算法。...
时空分析（学习）
此地无银三百两
02-04 589
洛谷3397 地毯 “基础算法”专栏（目录）
高精（学习）
此地无银三百两
02-06 325
“基础算法”专栏（目录） 更多模板 高精加法： #include <bits/stdc++.h> using namespace std; char str[505]; struct BigNum { int num[505], len; }A, B, C; void print(BigNum &x) { //输出大整数x for(int i = x.len - 1; i >= 0; i--) printf("%d", x.num[i]); printf("\.
【专栏置顶】本专栏思维导图（目录）
此地无银三百两
02-04 305
“基础算法”专栏，思维导图 | 阅读导图 每个叶节点对应本专栏中一篇或多篇博客，博客标题就是叶节点的名字
搜索（学习）
此地无银三百两
02-06 253
Vijos 1116 一元三次方程求解 Vijos 1736 铺地毯 Vijos 1197 费解的开关 Vijos 1360 八数码问题 “基础算法”专栏（目录）
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