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ランキングのための機械学習アルゴリズム
私は、特性に従って記述できる要素セットを持っています。したがって：XXXnnn xi:{ci1,ci2,…,cin}∣xi∈Xxi:{ci1,ci2,…,cin}∣xi∈Xx_i: \{c_{i1}, c_{i2}, \ldots, c_{in}\} \mid x_i \in X ここで、は、特性による要素（数値）評価です。だから私の要素は次元空間の点として見ることができます。 i j ncijcijc_{ij}iiijjjnnn 私のリーディングによると、いくつかの要素からなる「トレーニングセット」を使用した場合、「ベイズ分類子」のようなアルゴリズムがあり、私のセットの要素に「はい」または「いいえ」タイプの回答を提供できます。私のセットの要素、およびアルゴリズムの予想される結果。そのデータに基づいて、アルゴリズムはトレーニングセットの一部ではなく、他の要素を取り、トレーニングセットのおかげで学習した内容に基づいて「はい」または「いいえ」の回答を提供できる必要があります。これは、期待すること（トレーニングセット）について何らかの考えを持っているが、その結果をもたらす特定のルールがわからない場合に最適です。 私のデータでしたいことは、「はい」または「いいえ」のタイプの回答を得ることではありませんが、要素内のランキングを紹介したいと思います。それらのいくつかは他より「より良い」です。ベイズフィルターの場合と同様に、私は何を期待しているのかについての一般的な考えを持っています。このようにして、MLAにフィードする要素のサブセットから取得した「トレーニングランキング」を生成できます。そのトレーニングに基づいて、私のセット全体をランク付けすることができます。 それを行うために、私は2つのアプローチを見ます： 各要素にはMLAによってスコアが与えられ、スコアに従って要素をランク付けします。 MLAは、2つの要素とを取り、どちらが良いかを判断できます（ペアワイズ比較）。その比較演算を使用してクイックソートを使用します。x jバツ私xix_ixjxjx_j 注：スコアに基づいてペアワイズ関数を実装するのは簡単であり、ペアワイズ関数に基づいてスコアを生成するのは簡単です。したがって、これらは同じ結果をもたらす2つのアプローチにすぎません。 スコアリング関数またはペアワイズ比較関数を提供できるMLAの例はありますか？ 編集：より多くのコンテキストを追加するために：現在、私のアイテムは、計算を行うことによって各アイテムのスコア（実数）を生成するアルゴリズムに従ってランク付けされています。生成されたランキングは非常に正確ですが、アルゴリズムを変更して、何らかの方法で調整しなければならないことがよくあります。これは、期待したとおりにランク付けされていないアイテムがはっきり見えるためです。cijcijc_{ij} 現在、私の設計プロセスは次のとおりです。 完璧なランキングがどうなるかを理解する そのような項目をランク付けするアルゴリズムを（手動で）導出しようとします 結果を観察する アルゴリズムを適合させる 私のプロセスの開始点はトレーニングデータとして使用できるものであるため、MLAについて考えました。私はおそらく現在のランクを取得することから始めて、私のニーズに応じてアイテムを交換し、それを養います。