Learning to Rank(简称LTR)用机器学习的思想来解决排序问题。Ranking SVM算法是PairWise方法的一种。本文简单介绍了Ranking SVM，并举例说明了下载使用的过程。...
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2015-05-16 11:56:37
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简单描述一下WPA/WPA2的4次握手中的一些关键词： WPA/WPA2使用4次握手的方式来产生所需要的密钥。四次握手通过一系列的交互，从PMK（Pairwise Master Key）生成PTK（Pairwise Transient Key）。PMK来自MSK（Master Session Ke....
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2015-05-05 23:42:05
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本文只使用他人托管的jar包，不涉及具体算法 软件测试通常要花费掉软件开发组织30%~70%的开发资源，如何有效地提高软件测试的效率是开发组织应该考虑的关键问题之一。由于很多情况下穷举测试是不可行的，测试人员必须在时间和资源的有限性与测试覆盖的彻底性之间做好权衡。解决这个问题的一个行之有效的方法便....
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2015-04-11 17:47:50
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再理解RankNet算法
前面的一篇博文介绍了学习排序算法（Learning to Rank）中的RankNet算法。如下：
http://blog.csdn.net/puqutogether/article/details/42124491
那次的入门对其中的算法流程和基本原理没有深入了解，这次看自动摘要提取算法的时候，里面有一个排序单元，使用到的...
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2015-02-09 11:04:55
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关键词：组合测试，因素具有约束关系，PICT实施组合测试PICT的全称是Pairwise Independent Combinatorial Testing tool本文总结了我在组合测试实践中获得的一些经验，组合测试百度一下有各种博文介绍，不过其中的例子大多是比较简单易懂的，我这里遇到的问题稍稍复...
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2015-01-13 12:08:16
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学习排序算法（二）：Pairwise方法之Ranking SVM
1. Pairwise方法的基本思想
Pairwise考虑了文档顺序的关系。它将同一个query的相关文档其中起来，把任意两个文档组成一个pair。我们研究就是以这个pair文档对来研究的。
2. Ranking SVM...
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2014-12-24 16:22:53
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学习排序算法（二）：Pairwise方法之RankNet
前面一篇博文介绍的Ranking SVM是把LTR问题转化为二值分类问题，而RankNet算法是从另外一个角度来解决，那就是概率的角度。
1. RankNet的基本思想
RankNet方法就是使用交叉熵作为损失函数，学习出一些模型（例如神经网络、决策树等）来计算每个pair的排序得分，学习模型的过程可以使用梯度下降法。...
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2014-12-24 16:21:32
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属于同一类的文档之间无法排序；
完全从单文档的分类角度计算，没有考虑文档之间的相对顺序。...
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2014-12-24 11:54:32
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学习排序算法简介
学习排序（Learning to Rank, LTR）是一类基于机器学习方法的排序算法。
传统经典的模型，例如基于TFIDF特征的VSM模型，很难融入多种特征，也就是除了TFIDF特征之外，就无法融入其他种类的特征了。
而机器学习的方法很容易融合多种特征，而且有成熟深厚的理论基础，参数也是通过迭代计算出来的，有一套成熟理论来解决稀疏、过拟合等问题。
LTR方法大致可以分成三类：
1） Pointwise 单文档方法
2） Pairwise 文档对方法...
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2014-12-24 10:01:56
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PICT工具就是在微软公司内部使用的一款成对组合的命令行生成工具，现在已经对外提供，可以在互联网上下载到。要把输入类型和其对应的参数输入到一个CSV格式（CSV: 以逗号分割的纯文本文件，不带有任何其他格式。文件使用逗号（,）来分割字段和行。最终文件可以用Excel打开，也可以用做其程序的导入格式。...
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2014-11-03 14:13:02
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