Large Scale Learning to Rankを読んだ - 射撃しつつ前転 改
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
How Google Measures Search Quality
Datawocky On Teasing Patterns from Data, with Applications to Search, Social Media, and Advertising This post continues my prior post Are Machine-Learned Models Prone to Catastrophic Errors. You can think of these as a two-post series based on my conversation with Peter Norvig. As that post describes, Google has not cut over to the machine-learned model for ranking search results, preferring a han
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