|
0 / 0 / 1
Регистрация: 15.08.2016
Сообщений: 23
|
|
| 1 | |
Machine Learning. Ранжирование25.06.2019, 10:42. Показов 4320. Ответов 1
Метки нет (Все метки)
Выберите верные утверждения про подходы к построению моделей ранжирования 1. В списочном подходе учитывается конкретная метрика качества ранжирования 2. В попарном подходе непосредственно оптимизируется количество пар объектов, неправильно отсортированных алгоритмом 3. В поточечном подходе непосредственно предсказывается оценка релевантности документа 4. Один из вариантов списочного подхода — добавление в формулу для градиентного шага множителя, отражающего изменение метрики качества ранжирования при перестановке двух объектов 5. В попарном подходе строится верхняя оценка на количество дефектных пар 6. В поточечном подходе предлагается предсказывать непосредственно оценки релевантности документов без учёта порядка Выбираю все, кроме 4. Направьте на путь истинный, пожалуйста 
0
|
|
(| 25.06.2019, 10:42 | |
|
Ответы с готовыми решениями:
1
List machine learning Machine Learning Java Engineer Machine Learning Java Engineer Machine Learning в Unity - обмен опытом Scalable Machine Learning Infrastructure Engineer (Budapest) |
|
0 / 0 / 0
Регистрация: 27.07.2019
Сообщений: 1
|
|
| 27.07.2019, 16:54 | 2 |
|
Привет!
Сам долго бился, формулировки сомнительные. Правильно выбрать все ответы кроме одного: "в попарном подходе непосредственно оптимизируются количество пар объектов..."
0
|
|
| 27.07.2019, 16:54 | |
| 27.07.2019, 16:54 | |
|
Помогаю со студенческими работами здесь
2
Придумать применение machine learning, помогающее реальному бизнесу Lead JavaScript Engineer + machine learning python (Москва) Senior Perl Developer - (Real Time Bidding - Machine Learning Tech)- Moscow Вакансия Scala Developer (machine learning) для Scala/Java/C#-разработчиков,Санкт-Петербург Q-learning Deep q-learning Искать еще темы с ответами Или воспользуйтесь поиском по форуму: |
|
