任何用户群体在信用得分上都有其特定分布，如下图所示。 1. 信用得分和偿还分布 ? 通过定义一个阈值，可以将得分转变为决策。例如，得分高于放贷阈值的人可以获得贷款，而低于放贷阈值的则被拒绝。...因此，银行可以预估其为信用得分为 650 的用户提供等额贷款的期望收益，同样，可以预测为信用得分高于 650（或任何给定阈值）的全体用户提供贷款的期望收益。 2. 贷款阈值和结果 ?...在本例中，某用户信用得分变化比为 1（履约）：-2（违约） 在阈值策略中，结果（outcome）被定义为某群体得分的变化期望，可以参数化为选择率的函数，称此函数为结果曲线（outcome curve）。...但如果无法偿还贷款的用户过多，则平均得分就会降低（平均得分变化为负），从而进入红色横线阴影区域。 4. 贷款阈值和结果曲线 ? 多群体情况 给定的阈值策略如何影响不同群体中的个体？...通过结果模型，我们可以正式的回答：公平性约束是否真的鼓励了更多的积极结果。 一个常见的公平性准则，人口统计平等（demographic parity），要求银行在两个群体中给出相同比例的贷款。
这还为我们提供了以下优势：如果无法恢复整个群集的数据，则可以丢弃整个群集的数据（系统可以在用户下次执行搜索时懒惰地重新索引Discord服务器）。...● 历史索引工作人员：负责在给定服务器中遍历消息历史并将其插入到Elasticsearch索引中的工作人员。...一切似乎都正常，但是在查看集群中的指标时，我们注意到了两件事： 1. CPU使用率高于预期。 2. 磁盘使用率增长得太快了，无法索引大量消息。...Elasticsearch是否丢弃了我们的数据？我们尝试在我们索引其中一台服务器所在的一台服务器上发出搜索查询。结果返回的很好-而且速度也很快！是什么赋予了？...假设Discord上的服务器已在Elasticsearch上共享为共享索引，我们可以构建一个快速映射，该索引随索引一起更新，跟踪是否需要刷新索引（给定要搜索的服务器）。
第四步是决定之前检测出的边是否为真正边缘的最后一个决策阶段。这一决策阶段被称为滞后阈值化，它需要两个阈值（“较小阈值”、“较大阈值”）来进行决策。 给定两个不同的阈值，我们可以得到三个阈值化区间。...因此，如果这个点的像素值大于两个阈值中的“较大阈值”则被判定为边缘点。相对地，如果其小于所设定的两个阈值参数中的“较小阈值”则被认定为非边缘点，即会被丢弃。...另外，如果这个点的像素值位于两个参数阈值之间则是跟据其是否与”确认边缘点“之间有连接来决定是否丢弃，遵循有连接则不丢弃的原则。...正如上图所示，模糊化可以帮助减少噪声。我们在使用卷积核尺寸为（9x9）时得到了更好的结果。而且，在使用更大的“较大阈值”时得到了更好的边缘检测结果。...如果结果高于阈值（比如0.5），则可得出结果，其就是我们正在检测的特征。对每个内核重复这个过程，同时在图像上滑动窗口。 虽然这个计算过程并不复杂，但如果在正个图像重复这个过程计算量还是很大的。
本篇博客将介绍腾讯云 Elasticsearch service 新版本中对ELSER性能的激动人心的新增强功能！...词汇修剪策略背后的原因我们在之前的文章中已经详细介绍了Elasticsearch中的词汇和语义搜索以及使用向量字段的文本相似性搜索。这些文章深入解释了向量搜索的工作原理。...这减少了Elasticsearch在执行搜索时的总工作量。我们可以通过识别文本扩展产生的非显著性词汇并将它们从最终查询中移除来实现这一点。...词汇修剪示例非显著性词汇可以定义为满足以下两个标准的词汇：权重/得分非常低，以至于该词汇对原始术语的相关性可能不大。出现的频率远高于大多数词汇，表明它是一个非常常见的词，可能对整体搜索结果的贡献不大。...只有当词汇的频率阈值和权重阈值都显示出该词汇的非显著性时，该词汇才会被修剪。这让我们确保保留那些得分非常高或非常低频但可能得分不高的词汇。
2024-12-22：矩阵中的最大得分。...用go语言，给定一个由正整数构成的 m x n 矩阵 grid，你可以从任意单元格开始，移动到正下方或正右侧的任一单元格（不要求相邻） 在从值为 c1 的单元格移动到值为 c2 的单元格时，得分计算为...你的目标是至少移动一次，并找到能够获得的最大总得分。 请返回这个最大得分。 m == grid.length。 n == grid[i].length。 2 的每个单元格，对于当前单元格 (i, j)： • 设定一个变量 pre 用于记录从上方或左方移动过程中的最小值，初始值为 math.MaxInt。...• 将当前位置的值更新为 min(pre, grid[i][j])。 4.返回最终的最大得分 ans。 总的时间复杂度： • 外层循环遍历行，内层循环遍历列，时间复杂度为 O(m*n)。
popular：根据最受欢迎或最频繁出现的词项来生成建议结果。对于给定的用户输入，Term Suggester 将返回那些在索引中最常出现的词项作为建议结果。...无论用户输入的文本是否与索引中的某个词项完全匹配，Term Suggester 都会提供一组建议结果。这种模式适用于用户输入的文本可能只是部分匹配的情况，以便提供更多的补全或纠错建议。...该参数控制建议结果的置信度阈值。只有得分高于此阈值的建议才会返回。较高的值意味着只有得分接近或高于输入短语的建议才会显示。 collate：该参数用于修剪建议结果，仅保留那些与给定查询匹配的建议。...当参数 "prune" 设置为 true 时，响应中会增加一个 "collate_match" 字段，指示建议结果中是否存在匹配所有更正关键词的匹配项。...例如，可以定义多个不同的上下文条件，并为每个上下文条件指定不同的权重，以影响建议结果的排序顺序。还可以使用 path 参数来处理嵌套对象中的上下文条件。
Non-maximum-suppression(NMS)通过空间距离结合并交比(IOU)完成聚类划分，对每个cluster只保留得分最高的BB，这种方法中文也被称着-非最大抑制。...03NMS超参数 两个重要的参数是score阈值与overlap阈值，任何低于score阈值的BB将会被拒绝，当两个BB的IOU大于给定的overlap阈值时候，两个检测框将会被聚类分割为同一个对象检测框...Overlap阈值需要平衡精度与抑制效果： 当overlap阈值越大、proposals boxes被压制的就越少，结果就是导致大量的FP(False Positives)，进一步导致检测精度下降与丢失...(原因在于对象与背景图像之间不平衡比率，导致FP增加数目远高于TP) 当overlap阈值越大、proposals boxes被压制的就越少，结果就是导致大量的FP(False Positives)，进一步导致检测精度下降与丢失...(原因在于对象与背景图像之间不平衡比率，导致FP增加数目远高于TP) 当overlap阈值越大、proposals boxes被压制的就越少，结果就是导致大量的FP(False Positives)，
模型会将每个实例一个预测结果，结果可能是连续的，也可能是离散的；对于连续的结果，需要根据阈值再进行分类。为了和分类标签区分，我们使用{Y，N}表示每个样本的预测结果。...给定一个分类器以及一个测试集，我们可以根据这4种情况，将预测结果进行分类，得到一个混淆矩阵： ? 真阳率，又称为recall，召回率（查全率） ?...对于这类排序、打分的分类器，通过设置一个threshold，可以得到分类结果：如果高于阈值，归为正类Y；低于阈值，归为负类N。...给定包含10个正类、10个负类的测试集；根据分类器预测的得分对20个样本进行降序排序（排序即可，无所谓降序、升序），然后采用不同的阈值即可得到上述的ROC曲线。...[正因为这个原因，AUC也只是衡量模型排序能力的指标，不能保证模型预测的精准性；比如在ctr预估中，不能保证pctr接近ctr，可以保证正例的pctr，高于负例的ctr。
03 NMS超参数 两个重要的参数是score阈值与overlap阈值，任何低于score阈值的BB将会被拒绝，当两个BB的IOU大于给定的overlap阈值时候，两个检测框将会被聚类分割为同一个对象检测框...Overlap阈值需要平衡精度与抑制效果： 当overlap阈值越大、proposals boxes被压制的就越少，结果就是导致大量的FP(False Positives)，进一步导致检测精度下降与丢失...(原因在于对象与背景图像之间不平衡比率，导致FP增加数目远高于TP) 当overlap阈值越大、proposals boxes被压制的就越少，结果就是导致大量的FP(False Positives)，进一步导致检测精度下降与丢失...(原因在于对象与背景图像之间不平衡比率，导致FP增加数目远高于TP) 当overlap阈值越大、proposals boxes被压制的就越少，结果就是导致大量的FP(False Positives)，...进一步导致检测精度下降与丢失(原因在于对象与背景图像之间不平衡比率，导致FP增加数目远高于TP) 当overlap阈值很小的时候，导致proposals boxes被压制的很厉害，导致recall大幅下降
例如，检查字段名是否存在，检查查询值的类型是否与字段类型匹配等。如果查询语句不合法，Elasticsearch 会返回一个错误。...2.5、生成查询结果 在 Elasticsearch 中，生成查询结果是查询处理过程的最后一步。...---- 3、相关性评分 3.1、相关性评分的作用 在 Elasticsearch 中，相关性评分（也称为评分或得分）是用来衡量一个文档与查询条件的匹配程度的。...**** 筛选：在某些情况下，你可能只关心那些与查询条件高度匹配的文档。这时，你可以设置一个评分阈值，只返回评分高于这个阈值的文档。...当执行全文搜索时，Elasticsearch 会根据查询的词项找到对应的文档列表，然后根据一定的评分规则（如 TF-IDF）计算每个文档的相关性得分，并按得分排序返回结果。
问题来源：https://t.zsxq.com/0cdyq7tzr 2、方案探讨 2.1 Elasticsearch 默认排序机制 在 Elasticsearch 中，如果未指定排序规则，检索结果的默认排序方式是按照文档的相关性得分...相关性得分表示了文档与查询的匹配程度。得分越高，文档与查询的匹配程度越高。 有些情况下，查询结果的评分可能不相关或无法计算。...原生的 Elasticsearch 检索机制没有这个功能。那就意味着，咱们得自己实现。 如何实现呢？把用户给定的序列（非递增也非递减的无规律序列，如3、1、5、7），看成一维数组数据。...这个设置用于控制 Elasticsearch 是否允许对 _id 字段进行 fielddata 访问。...这意味着查询结果将按照 ID 列表的顺序返回。 通过这个查询，您可以从 test_index 索引中获取指定 ID 的文档，并按照给定的 ID 顺序（"3"、"1"、"5"、"7"）对结果进行排序。
按照算法的设计,如果一个目标重叠在预定义的阈值,就丢弃它。为此,我们提出Soft-NMS,衰变的算法检测的所有其他目标作为一个连续函数的重叠与m。因此，没有目标在这一过程中消除。...选择最大分数为M的框，将这个框从B中删除并附加到最后的检测结果上，同时在B中删除和M的重叠大于阈值Nt的框。最B终剩下的框继续进行这个操作。NMS一个主要的问题是将邻近的框设置成0。...在阈值为10e-4时，使用4个CPU线程，80个类每幅图像占用0.01秒。每次迭代后，低于阈值的检测将被丢弃。这减少了计算时间。在10e-2时，单个内核的运行时间为0.005秒。...将最大检测值设置为100可以将coco样式的AP降低0.1。6、实验在本节中，我们展示了比较结果，并进行敏感性分析，以显示Soft-NMS比传统NMS的鲁棒性。...6.4、定性结果我们在图7中展示了一些定性结果，使用COCO-validation set的图像检测阈值为0.45。我们使用R-FCN检测器来生成检测。
NMS定义 ---- 在一个典型的对象检测管道中，网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding Box-BB)。...Non-maximum-suppression(NMS)通过空间距离结合并交比(IOU)完成聚类划分，对每个cluster只保留得分最高的BB，这种方法中文也被称着-非最大抑制。 ?...NMS超参数 ---- 两个重要的参数是score阈值与overlap阈值，任何低于score阈值的BB将会被拒绝，当两个BB的IOU大于给定的overlap阈值时候，两个检测框将会被聚类分割为同一个对象检测框...Overlap阈值需要平衡精度与抑制效果： 当overlap阈值越大、proposals boxes被压制的就越少，结果就是导致大量的FP(False Positives)，进一步导致检测精度下降与丢失...(原因在于对象与背景图像之间不平衡比率，导致FP增加数目远高于TP) 当overlap阈值很小的时候，导致proposals boxes被压制的很厉害，导致recall大幅下降。
闲的蛋疼的可以Ctrl + f搜一下相关的关键词（es，得分、打分）之类的试试。...以达到实际的相关性得分将会对查询的词条有一个更准确地描述。 当词频和逆文档词频计算完成。就可以使用TF-IDF公式来计算文档的得分了。...默认情况下，k1设置为1.2，而b则被设置为0.75 discount_overlaps的设置用于告诉es，在某个字段中，多少个分词出现在同一位置，是否应该影响长度的标准化，默认值是true。...如果boost一个字段4倍，不是意味着该字段的得分就是乘以4的结果。所以，如果你的得分不是按照严格的乘法结果，也不要担心。 5.带你理解文档是如何评分的 一切都不是你想的那样！...explanation字段中，可以看到value值是4.9223156，那么是怎么算出来的呢？
闲的蛋疼的可以Ctrl + f搜一下相关的关键词（es，得分、打分）之类的试试。...以达到实际的相关性得分将会对查询的词条有一个更准确地描述。 当词频和逆文档词频计算完成。就可以使用TF-IDF公式来计算文档的得分了。...默认情况下，k1设置为1.2，而b则被设置为0.75discount_overlaps的设置用于告诉es，在某个字段中，多少个分词出现在同一位置，是否应该影响长度的标准化，默认值是true。...如果boost一个字段4倍，不是意味着该字段的得分就是乘以4的结果。所以，如果你的得分不是按照严格的乘法结果，也不要担心。5.带你理解文档是如何评分的一切都不是你想的那样！...explanation字段中，可以看到value值是4.9223156，那么是怎么算出来的呢？
我们都知道，评价一个图像分类结果的性能，只需要看预测类别是否正确即可，在一个数据集上面，我们可以很容易地得出一个平均准确率。...这样每给定一个阈值就可以计算出一个性能（也就是mAP，后面详述），然后对这些性能取平均（也就是mmAP，后面详述）就是整个检测算法的性能了。...现在我们来看看，给定了一个IOU阈值、并给定了一个类别，如何具体地计算检测的性能。首先，我们要先对所有的检测结果排序，得分越高的排序越靠前，然后依次判断检测是否成功。...时，分数高但定位更差的结果变成了FP，但是由于a中在该阈值下根本不存在TP，所以b的mAP仍高于a。...在所有阈值下，b的mAP都要好于或等于a，所以会有b的mmAP高于a这样的反直觉的现象产生。 再来看看c为什么大于b，同时会等于d？
在Lucene现有的算法中，如果一个词出现的频率过高，会直接忽略掉文档长度带来的权重影响。另一条曲线是BM25算法相似性得分随词频的关系，它的结果随词频上升而趋于一个稳定值。...当词频到达一定阈值后，对相关性得分的影响是相同的，此时应该由其他因素的权重决定得分高低，例如之前提到的文档长度将文档长度加入算法中 相同条件下，短篇文档的权重值会高于长篇文档。...query的关注点除了是否之外，还关注这些文档的匹配度有多高他们本质上的区别是是否参与相关性得分。在查询过程中，官方建议可以根据实际使用情况配合使用 filter 和 query 。...但是如果你的查询并不关心相关性得分，仅关心查询到的结果，其实两者差别不大。...）score_mode：得分计算方式（默认为multiple）举点实际的栗子，假设咱们有一个存放水果的Index：简单一点的case：查询结果根据水果类型苹果，梨优先 苹果的优先级高于梨的优先级，梨的优先级高于其他水果的优先级
研究人员想要探索在给定足够的约束条件下，机器学习模型是否可以提取出合理的选课建议。...此外，研究人员根据课程编号所示的三个划分级别（即低年级、高年级和研究生)，将推荐结果限制在不高于目标课程级别的课程。 研究人员建立了三个模型。...然而，最近的研究结果表明，不仅学生前几个学期的成绩会影响他们本学期的成绩，而且本学期的课程注册情况也会影响他们的成绩。模型2可以改善这一点。 ?...图 7：基于目标的推荐系统的模型评价结果（成绩阈值：A） ? 图 8：基于目标的推荐系统的模型评价结果（成绩阈值：B） 在两种阈值模型的情况下，本学期招生情况信息都是有用的(模型2与模型1)。...在等级预测任务中，目标阈值模型的得分略高于基线，在二分类任务中达到了88%的高准确率，而阈值为A的模型的准确率得分较低，为75%，但大大超过了表现较差的准确率为 50% 的多数类别的对比基线。
判断列表决定了给定搜索查询的结果的理想排序。LTR的目标是尽可能地将模型拟合到新的查询和文档的判断列表排名。判断列表是用来训练模型的主要输入。...通过平衡正面和负面示例的数量，你可以帮助模型更准确地区分相关和不相关的内容。特征提取仅依赖于查询和文档对并不能提供足够的信息来训练用于LTR的ML模型。判断列表中的相关性得分依赖于多个属性或 特征 。...例如：电商店铺中的产品价格。查询特征：这些特征直接从用户提交的查询中计算。例如：查询中的单词数量。查询-文档特征：用于提供查询上下文中的文档信息的特征。例如：title字段的BM25得分。...使用eland可以：配置特征提取提取训练特征在Elasticsearch中部署模型在Eland中配置特征提取特征提取器是使用模板查询定义的。...已知的限制重新评分窗口大小LTR模型返回的得分通常不可与第一轮查询发出的得分进行比较，可能会低于未重新评分的得分。这可能导致未重新评分的结果文档排名高于重新评分的文档。
这个污染参数不会对离群值分数的计算产生影响。 PyOD会利用给定的污染率来确定离群值的阈值，并使用函数 predict() 来分配标签（1 或 0）。...任何高于这个阈值的离群值都会被视为离群值 解释观测值的离群值 由于 ECOD 离群点得分是单变量得分的总和，因此我们可以将单变量得分可视化，以了解离群点得分高的原因。...左图显示，除了变量1外，单变量离群点得分均在95%临界区间附近；而右图显示，单变量离群点得分均高于95%临界区间。ECOD的离群分数可解释性是一个合理属性。...您可以测试一系列阈值，以确定离群值组的合理大小。...重要的结果包括... 提醒用特征名称标注特征以有效展示。 异常值组的大小约为 5%，由阈值确定。阈值越大，异常值越少。
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