In a post on MSN Search's Weblog, Ken Moss (GM, MSN Search) says:In collaboration with Chris Burges and other friends from Microsoft Research, we now have a brand new ranker. The new ranker has improved our relevance and perhaps most importantly gives us a platform we think we can move forward on quicker than before. This new ranker also is based on technology with an awesome name -- it's a "Neura
Challenge description | Download dataset | Results Скачать данные | Результаты конкурса Данные предоставляются исключительно для личного использования и предназначены для выполнения заданий конкурса «Интернет-математика 2009» В 2009 году конкурс «Интернет-математика» проводился в третий раз. На этот раз формат конкурса существенно изменился, при этом тематика конкурса осталась прежней – информацио
Learning to rank[1] or machine-learned ranking (MLR) is the application of machine learning, typically supervised, semi-supervised or reinforcement learning, in the construction of ranking models for information retrieval systems.[2] Training data may, for example, consist of lists of items with some partial order specified between items in each list. This order is typically induced by giving a nu
The Tradeoffs of Large Scale Learning (L. Bottou and O. Bousquet, NIPS 2008) は、大規模データから機械学習を行う際のエラーについての考察を行った論文である。 機械学習を行う場合、なんらかの損失を定義し、その損失を最小化するようにパラメータを調整する事が多い。また、最終的にその損失を0にする事は概ね不可能である。エラーが発生する理由を、さらに3つに分解する事ができる。 真の確率分布を近似する際に発生するエラー(例えば、混合正規分布を単なる正規分布で近似したりすると、表現力が不足する) 期待損失と経験損失で、最小化している物が違うために発生するエラー 最適なパラメータと、現実的な時間で求める事ができるパラメータの差分として発生するエラー 一つ目のエラーを減らすためには、できるだけ表現力の大きなモデルを選ぶべきであるが、
本当は三が日中にまともなエントリを1本ぐらいは書く予定だったのだが、ちょっと無理だった。というわけで、実質的に新年一本目のエントリです。Large Scale Learning to Rank (D. Sculley, NIPS Workshop on Advances in Ranking, 2009) (pdf) を読んだので、1本目のエントリとしてこの論文を紹介したい。 では早速本題に入ろう。順位学習において、Pairwise Learningを単純に行うと、n^2の学習コストがかかる。これは計算時間としては厳しい部類に入る。そもそも順位学習ってなに、という人は、WWW2009のチュートリアル(pdf)とかを参照してください。 Bottouらは、SGDの一般化能力はデータセットのサイズに依らず、どれだけのstochastic stepを実行したかで決まると言う事を示した。そこで、Sc
About Tie-Yan Liu (刘铁岩) is a Distinguished Scientist at Microsoft Research AI4Science (微软研究院科学智能中心亚洲负责人, 微软亚洲研究院副院长). He is a fellow of the IEEE, the ACM, the AAIA, and a member of the IEEE Computer Society Fellows Evaluation Committee. He is an adjunct professor at Tsinghua University (THU), Hong Kong University of Science and Technology (HKUST), University of Science and Technology of China (UST
LETOR is a package of benchmark data sets for research on LEarning TO Rank, which contains standard features, relevance judgments, data partitioning, evaluation tools, and several baselines. Version 1.0 was released in April 2007. Version 2.0 was released in Dec. 2007. Version 3.0 was released in Dec. 2008. This version, 4.0, was released in July 2009. Very different from previous versions (V3.0 i
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SVMrank Support Vector Machine for Ranking Author: Thorsten Joachims <thorsten@joachims.org> Cornell University Department of Computer Science Version: 1.00 Date: 21.03.2009 Overview SVMrank is an instance of SVMstruct for efficiently training Ranking SVMs as defined in [Joachims, 2002c]. SVMrank solves the same optimization problem as SVMlight with the '-z p' option, but it is much faster. On the
March 1st 2010: Competition begins May 31st 2010: Competition ends June 2010: Winners announced June 25th 2010: LTRC workshop at ICML conference Haifa, Israel Benchmark your LTR algorithm against the best in industry Though over 100 papers have been published in the learning to rank (LTR) field, most of the large-scale, real-world datasets are not publicly available. This makes drawing comparisons
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