1.概述 　　我们已经能够搭建一个高可用的Hadoop平台了，也熟悉并掌握了一个项目在Hadoop平台下的开发流程，基于Hadoop的一些套件我们也能够使用，并且能利用这些套件进行一些任务的开发。在Hadoop的应用级别上，我们接着往后面去研究学习，那就是Hadoop的源码了，作为Hadoop ...

搜索排序相关的方法，包括 Learning to rank 基本方法 Learning to rank 指标介绍 LambdaMART 模型原理 FTRL 模型原理 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 ...

双非硕士的辛酸求职之旅--第 4 篇：谈谈算法该怎么准备，不准备可以吗 首先皮一下，不准备算法肯定是不行的。 算法是门槛，你怎么都无法逃避 我的导师说过：面试能力强的人，开发能力不一定强。 化用一下：算法能力强的人，开发能力不一定强。但算法没有，证明你开发能力的基本项就缺失了。 每年 ...

（1）LambdaMART 算法可参考如下两篇博客: http://www.cnblogs.com/wowarsenal/p/3900359.html http://www.cnblogs.com/wowarsenal/p/3906081.html LambdaMART = Lambda ...

1、参考文档: http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch/hadoop/current/configuration.html http://www.elasticsearch.org/guide/en/elasticsearch ...

之前的博客：http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6681943.html中简单介绍了Learning to Rank的基本原理，也讲到了Learning to Rank的几类常用的方法：pointwise，pairwise，listwise。前面已经介绍 ...

排序一直是信息检索的核心问题之一, Learning to Rank(简称LTR)用机器学习的思想来解决排序问题(关于Learning to Rank的简介请见我的博文Learning to Rank简介)。LTR有三种主要的方法：PointWise，PairWise，ListWise. ...

　　在上一步骤，我们已经准备了4台虚拟机，分别是H30,H31,H32,H33。其中H30为 ...