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- Qual é o melhor algoritmo para aprender a classificar?
- Qual é o problema de classificação quais modelos você pode usar para resolvê -los?
- Quais são as três categorias de aprendizado de máquina para classificar tarefas?
Qual é o melhor algoritmo para aprender a classificar?
RankNet, Lambdarank e Lambdamart são populares aprendendo a classificar algoritmos desenvolvidos por pesquisadores da Microsoft Research. Todos usam a classificação em pares.
Qual é o problema de classificação quais modelos você pode usar para resolvê -los?
Os modelos de classificação geralmente funcionam prevendo uma pontuação de relevância s = f (x) para cada entrada x = (q, d) onde q é uma consulta e d é um documento. Depois de termos a relevância de cada documento, podemos classificar (eu.e. classificação) os documentos de acordo com essas pontuações. O modelo de pontuação pode ser implementado usando várias abordagens.
Quais são as três categorias de aprendizado de máquina para classificar tarefas?
Ranknet, Lambdarank e Lambdamart são todos os algoritmos LTR desenvolvidos por Chris Burges e seus colegas da Microsoft Research. Ranknet foi o primeiro a ser desenvolvido, seguido por Lambdarank e depois Lambdamart. Nas três técnicas, o ranking é transformado em um problema de classificação ou regressão em pares.
