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一句话总结 正排索引：一个未经处理的数据库中，一般是以文档ID作为索引，以文档内容作为记录。 倒排索引：Inverted index，指的是将单词或记录作为索引，将文档ID作为记录，这样便可以方便地通过单词或记录查找到其所在的文档。 倒排索引创建索引的流程 形成文档列表 首先对原始文档数据进行编号（DocID），形成列表，就是一个文档列表。 创建倒排索引列表 对文档中数据进行分词，得到词条。对词条进行编号，以词条创建索引。保存包含这些词条的文档的编号信息。 搜索的过程 当用户输入任意的词条时，首先对用户输入的数据进行分词，得到用户要搜索的所有词条，然后拿着这些词条去倒排索引列表中进行匹配。找到这些词条就能找到包含这些词条的所有文档的编号。 然后根据这些编号去文档列表中找到文档 正排和倒排 正...

给定一个包含 n 维数据 x 的数据集 D , 简单起见，假设数据 [Math] . 由于真正对联合分布建模的时候， x，y 都是随机变量，故而只需讨论 p(X)=p(x_1,...,x_n) 即可，毕竟只需要令 x_n=y 即可。 给定一个具体的任务，如MNIST中的手写数字二值图分类，从Generative的角度进行Represent，并在Inference中Learning. 下面先介绍： 描述如何对这个MINST任务建模 p(X,Y) （Representation） 对MNIST任务建模 对于一张pixel为 [Math] 大小的图片，令 x_1 表示第一个pixel的随机变量， [Math] ，需明确： 任务目标：学习一个模型分布 [Math] ，使采样时 [Math] ， x ...

Learning to rank 排序学习是推荐、搜索、广告的核心方法。排序结果的好坏很大程度影响用户体验、广告收入等。排序学习可以理解为机器学习中用户排序的方法，这里首先推荐一本微软亚洲研究院刘铁岩老师关于LTR的著作，Learning to Rank for Information Retrieval，书中对排序学习的各种方法做了很好的阐述和总结。我这里是一个超级精简版。 排序学习是一个有监督的机器学习过程，对每一个给定的查询－文档对，抽取特征，通过日志挖掘或者人工标注的方法获得真实数据标注。然后通过排序模型，使得输入能够和实际的数据相似。常用的排序学习分为三种类型：PointWise，PairWise和ListWise。 PointWise 单文档方法的处理对象是单独的一篇文档，将文档...