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Elasticsearch Learning to Rank: 通过机器学习优化排序效果...

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简介：
本文章介绍了如何使用Elasticsearch的Learning to Rank功能，通过机器学习技术来优化搜索结果的排序效果，提升用户体验。 Elasticsearch Learning to Rank插件利用机器学习技术来提升搜索结果的相关性排名。它已被Wikimedia Foundation和Snagajob等行业领军企业采用，以增强其搜索引擎的功能。 该插件的主要功能包括： 1. 允许用户在Elasticsearch中存储特征（即查询模板）。 2. 记录每个特征的得分，并创建用于离线模型开发的数据集。 3. 在Elasticsearch环境中使用已储存的特征来训练和应用线性、XGBoost或RankLib等排名算法。 4. 利用上述训练好的模型对搜索结果进行排序，以提高用户体验。 此插件为提升搜索引擎性能提供了强大的支持。

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  • Elasticsearch Learning to Rank: 通过机器学习优化排序效果...
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    本文章介绍了如何使用Elasticsearch的Learning to Rank功能，通过机器学习技术来优化搜索结果的排序效果，提升用户体验。 Elasticsearch Learning to Rank插件利用机器学习技术来提升搜索结果的相关性排名。它已被Wikimedia Foundation和Snagajob等行业领军企业采用，以增强其搜索引擎的功能。 该插件的主要功能包括： 1. 允许用户在Elasticsearch中存储特征（即查询模板）。 2. 记录每个特征的得分，并创建用于离线模型开发的数据集。 3. 在Elasticsearch环境中使用已储存的特征来训练和应用线性、XGBoost或RankLib等排名算法。 4. 利用上述训练好的模型对搜索结果进行排序，以提高用户体验。 此插件为提升搜索引擎性能提供了强大的支持。
     
  • 《强化学习（Introduction to Reinforcement Learning, 中文版）》
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    本书为《Reinforcement Learning: An Introduction》的中文译本，系统介绍了强化学习的基本概念、算法及应用，适合人工智能领域的研究者和爱好者阅读。 由于官方翻译版本已经发布，本项目将不定期进行更新维护。 请参考并使用官方发布的中文译本：《Reinforcement Learning: An Introduction》（第二版）。 该项目是针对书籍《强化学习导论》（第二版）的中文翻译工作，旨在帮助对强化学习感兴趣的读者更好地理解和交流。目前提供在线阅读地址，并附有英文原版链接供参考。 当前翻译进度如下： - 第二版前言 - 第一版前言 - 符号说明 - 第1章（初步翻译与校对） - 第2章（初步翻译完成） - 第3章至第17章均处于初步翻译阶段
     
  • 机器学习入门习题解答 Introduction to Machine Learning Exercises Solutions
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    本书提供了针对机器学习入门课程练习题的详细解答，帮助读者深入理解基本概念和算法原理，是初学者的理想参考书。 求分享机器学习导论课后习题的答案，部分已经翻译好了。找了很久的希望得到大家的支持！
     
  • 5G优化分析—5G-RANK优化.pdf
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    本资料深入探讨了5G网络中RANK（秩）优化的重要性及其对提升移动通信系统性能的影响。通过详尽的数据与案例分析，为工程师和研究人员提供了一套全面的方法论来改进5G信号传输效率及质量。适合从事无线通讯技术研究与开发的专业人士参考学习。 ### 5G优化分析——5G RANK优化 #### 一、5G优化概述 作为第五代移动通信技术，5G不仅提供了前所未有的高速度、低延迟和大连接能力，也带来了复杂性和多样性的挑战，需要进行细致的网络优化。针对5G网络的优化主要包括以下几个方面： 1. **NSA（非独立组网）与SA（独立组网）架构**：在NSA架构中，4G LTE基础设施作为控制平面的基础，并通过5G NR提供用户数据传输；而在SA架构下，则完全基于5G NR构建，不依赖于4G网络。这两种方案各有优缺点，在实际部署时需根据具体需求进行选择。 2. **参数优化**：包括功率控制、切换阈值等配置的调整，旨在提升整体性能和用户体验。 3. **互操作优化**：在NSA架构中，确保4G与5G之间的协同工作至关重要。通过改进这些网络间的交互机制，可以实现更顺畅的服务连续性和更高的用户满意度。 #### 二、5G参数优化 - **功率控制**：合理设置发射功率有助于平衡覆盖范围和干扰水平，从而提高信号质量和用户体验。 - **切换策略**：精细化管理切换参数可以帮助减少不必要的切换事件，并降低掉线率以提升连接稳定性。 - **频率资源分配**：考虑到5G网络支持多频段操作的特点，合理的频谱资源配置对于增加系统容量、改善用户服务质量至关重要。 #### 三、NSA锚点及5G互操作优化 在NSA架构中，4G LTE基站(eNB)作为主站与5G基站(gNB)协同工作以提供服务。为了保证良好的用户体验，需要对以下关键流程和性能指标进行细致的优化： - **辅站接入**：该过程涉及eNB向gNB发起辅站增加请求(SgNB Addition Request)，随后由gNB响应并完成连接的过程。此阶段的关键评估标准包括： - SgNB接入成功率：衡量成功建立辅助站点的概率。 - SgNB异常释放率：反映因各种原因导致的中断比例。 - **辅站释放**：当不再需要额外带宽或服务时，会触发辅站释放流程。这一过程同样需关注以下关键指标： - 辅站被成功的移除次数统计情况。 #### 四、5G KPI架构 5G网络的关键性能指标（KPI）分为五个主要类别： 1. **接入类** - 成功连接到网络的概率。 2. **保持类** - 衡量掉线率等的连通稳定性。 3. **移动性** - 涉及用户在不同位置间的切换表现。 4. **服务完整性** - 包括上下行数据传输速率、小区吞吐量等方面的表现。 5. **业务类别** - 如物理资源块（PRB）利用率和CPU使用率等。 #### 五、NSA架构与辅站侧评估维度 在NSA架构中，需要特别关注以下方面： - **控制面**：由4G LTE网络处理。 - **用户面**： - GBR业务通过4G LTE提供保障。 - Non-GBR服务则需结合5G NR共同承载，具体取决于算法决定。 #### 六、辅站接入流程及统计指标 在辅站增加过程中涉及的关键步骤及其对应的评估标准包括： 1. **SgNB Addition Request**：eNB向gNB发出辅助站点建立请求。 2. **SgNB Addition Request Acknowledge**：确认收到并处理该请求的响应信息。 3. **RRC Connection Reconfiguration**：重新配置UE连接以支持新的网络环境。 4. **RRC Connection Reconfiguration Complete**：用户设备完成上述配置变更后的反馈信号。 5. **SgNB Reconfiguration Complete**：辅助站点也确认已完成相关设置调整的信息传递。 #### 七、辅站释放流程及统计指标 在辅站移除过程中涉及的主要步骤及其评估标准包括： 1. **SgNB Release Request**：eNB向gNB请求终止辅助连接。 2. **SgNB Release Confirm**：确认该请求已被处理完毕的反馈信息。 3. **SNB状态更新与资源释放** 4. **用户设备通知** 通过上述优化策略，无论是NSA还是SA架构下的网络性能都能得到显著提升，并为用户提供更稳定、高效的服务体验。
     
  • 机器学习学习笔记之Machine Learning
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    《机器学习学习笔记之Machine Learning》是一份系统总结和整理机器学习理论与实践的学习资料，旨在帮助读者深入理解算法原理并应用于实际问题解决。 个人所作的机器学习学习笔记已整理完毕并分享出来，供有需要的人参考。这些笔记针对初学者设计，对于已经精通该领域的高手可能不太适用。文档格式为PDF。
     
  • 深度强化学习入门（Introduction to Deep Reinforcement Learning by Shenglin Zhang...）
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    本书《深度强化学习入门》由Shenglin Zhang撰写，旨在为初学者提供深入浅出的学习材料，帮助读者理解并掌握深度强化学习的基本概念、算法及应用。 《强化学习入门》（Introduction to Deep Reinforcement Learning）由Shenglin Zhao在中文大学讲授。
     
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    本资源提供了一种使用遗传算法（GA）来优化支持向量机(SVM)分类模型参数的方法，并附有Python实现代码，适合对机器学习和优化技术感兴趣的开发者参考。 Python实现GA（遗传算法）对SVM分类模型参数优化的资料包括数据集、源代码及Word文档说明。 具体内容如下： 1) 需求分析：明确项目目标，确定使用遗传算法优化支持向量机(SVM)分类器中关键参数的需求。 2) 数据采集：收集用于训练和测试机器学习模型的数据集。确保这些数据能够代表实际应用中的各种情况，并具有足够的多样性以保证模型的泛化能力。 3) 数据预处理：对原始数据进行清洗，包括去除异常值、缺失值填补以及标准化或归一化等步骤，使后续分析更加准确有效。 4) 探索性数据分析（EDA）：通过可视化手段和统计方法探索数据集的基本特征及潜在关系。这一阶段有助于理解变量间的相互作用，并为下一步的特征选择提供依据。 5) 特征工程：根据业务背景知识和技术经验挑选出对模型预测效果影响较大的特征，同时设计新的衍生属性以增强模型的表现力。 6) 机器建模：利用Python中的sklearn库实现遗传算法优化支持向量机分类器参数的过程。通过交叉验证技术确保所选超参数的鲁棒性，并在训练集上进行多次迭代直至找到最优解。 7) 模型评估：使用准确率、召回率、F1分数等指标衡量模型性能，同时绘制ROC曲线以直观展示不同阈值下的真阳性与假阳性的权衡情况。此外还需关注混淆矩阵中各类别样本的预测表现差异。 8) 实际应用：将优化后的SVM分类器应用于真实场景中的数据集上，并通过持续监控和反馈调整来保证其长期有效性及稳定性。 上述每个部分都详细记录在配套提供的Word文档说明里，旨在为读者提供一个完整的项目开发流程参考。
     
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