1.概述 　　我們已經能夠搭建一個高可用的Hadoop平台了，也熟悉並掌握了一個項目在Hadoop平台下的開發流程，基於Hadoop的一些套件我們也能夠使用，並且能利用這些套件進行一些任務的開發。在Hadoop的應用級別上，我們接着往后面去研究學習，那就是Hadoop的源碼了，作為Hadoop ...

搜索排序相關的方法，包括 Learning to rank 基本方法 Learning to rank 指標介紹 LambdaMART 模型原理 FTRL 模型原理 Learning to rank 排序學習是推薦、搜索、廣告的核心方法。排序結果的好壞很大程度影響用戶 ...

雙非碩士的辛酸求職之旅--第 4 篇：談談算法該怎么准備，不准備可以嗎 首先皮一下，不准備算法肯定是不行的。 算法是門檻，你怎么都無法逃避 我的導師說過：面試能力強的人，開發能力不一定強。 化用一下：算法能力強的人，開發能力不一定強。但算法沒有，證明你開發能力的基本項就缺失了。 每年 ...

（1）LambdaMART 算法可參考如下兩篇博客: http://www.cnblogs.com/wowarsenal/p/3900359.html http://www.cnblogs.com/wowarsenal/p/3906081.html LambdaMART = Lambda ...

1、參考文檔: 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中簡單介紹了Learning to Rank的基本原理，也講到了Learning to Rank的幾類常用的方法：pointwise，pairwise，listwise。前面已經介紹 ...

排序一直是信息檢索的核心問題之一, Learning to Rank(簡稱LTR)用機器學習的思想來解決排序問題(關於Learning to Rank的簡介請見我的博文Learning to Rank簡介)。LTR有三種主要的方法：PointWise，PairWise，ListWise. ...

　　在上一步驟，我們已經准備了4台虛擬機，分別是H30,H31,H32,H33。其中H30為 ...