# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
特征、偏差因子和点击之间的相互作用在实践中很复杂，通常不能以这种独立的方式分解。 本文提出了一种基于向量的EH方法，并将点击概率表示为两个向量函数的点积。...基础 在本文中，使用粗体字母表示向量（如， \mathbf{r} ），使用细字母表示标量（如，r）。通常，LTR 的核心是学习一个排序模型f。对于查询，可以按分数降序对文档进行排序。...c(\mathbf{x,t})=\mathbf{r(x)}^{\top}\mathbf{o(t)} 3.2 使用相关embedding进行排序 但是，无法直接根据相关性embedding直接进行排序（...简单地对向量中的元素进行平均并根据平均值对所有向量进行排序是不合适的。...它表明对于给定的查询，基向量可以通过与q相关的所有排序特征的加权平均值来计算。方差越大，权重越小。方差表示模型的不确定性，它可以根据不确定性综合考虑基向量，这有助于提高鲁棒性。 4.
查看R的数据结构 从数据结构中对数据进行子集化。...2.检查数据结构 R有很多基本函数可用于检查数据并对其进行汇总。以测试数据metadata为例。 输入变量名metadata，回车来查看数据框; 变量中包含样本信息。...（1）向量 选择使用索引 从向量中提取一个或多个值，可以使用方括号[ ]语法提供一个或多个索引。索引表示一个向量中的元素数目（桶中的隔室编号）。R索引从1开始。...:哪个是一个特殊函数，它以递增或递减顺序创建整数数字向量。...如前所述，expression因子中的级别按字母顺序分配整数，高= 1，低= 2，中等= 3。
在统计学中对变量进行了如下四类划分：定类变量、定序变量、定距变量、定比变量。而其中的定类和定比变量就对应着我们今天将要讲解的因子变量（无序因子和有序因子变量）。...以下将分别讲解在R语言和Python中如何生成因子变量、如何将数值型变量转换为因子变量、以及如何对因子变量进行重编码。...---- 在R语言中，通常使用factor直接生成因子变量，我们仅需一个向量（原则上可以是文本型、也可以是数字型，但是通常从实际意义上来说，被转换的应该是一个含有多类别的类别型文本变量）。...），labels作为因子标签（可选参数，与前述因子水平对应，若设置，则打印时显示的是对应因子标签，省略则同因子水平一样，使用向量中不重复值【即类别】作为标签），ordered是逻辑参数，设定是否对因子水平排序...ordered则设定是否对因子水平进行排序。
VSM 的优点： 1） 对 term 的权重的计算可以通过对 term 出现频率的统计方法自动完成，使问题的复杂性大为降； 2） 支持部分匹配和近似匹配，并可以根据 query 和文档之间的相似度对结果进行排序...综上所述，BM25 模型结合了 BIM 因子、文档长度、文档词频和查询词频进行公式融合，并利用 k1，k2，b 对各种因子进行权重的调整。...一个大型搜索引擎排序因子往往多达数十个乃至上百个（Google 搜索排序因子超过 200 个），如果模型中参数过多，调参会变得非常困难，也很容易导致过拟合现象。...在类似电商时效性强的应用场景中，业务上经常需要根据商品库存、价格等变化及时调整排序结果，由于排序模型的高度复杂性，人工干预只能做局部小范围的调整，更多的还是要对模型进行实时的自动化更新。...，第一个文档是相关的，则 WTA(q)=1，否则为 0. 2) MRR(Mean Reciprocal Rank) 对于给定查询 q，如果第一个相关的文档位置是 R(q)，则 MRR(q)=1/R(
RANKING ENGINE内置一个算法插件框架，可以根据用户配置的搜索排序策略加载相应的排序算法插件以及排序算法模型，同时还支持用户对搜索流量划分到不同的排序算法插件，以实现多个算法策略的同时在线A/...VSM的优点： 1）对term的权重的计算可以通过对term出现频率的统计方法自动完成，使问题的复杂性大为降； 2）支持部分匹配和近似匹配，并可以根据query和文档之间的相似度对结果进行排序。...综上所述，BM25模型结合了BIM因子、文档长度、文档词频和查询词频进行公式融合，并利用k1，k2，b对各种因子进行权重的调整。...一个大型搜索引擎排序因子往往多达数十个乃至上百个（Google搜索排序因子超过200个），如果模型中参数过多，调参会变得非常困难，也很容易导致过拟合现象。...但正如前文所述，搜索引擎需要快速响应用户搜索请求，无法在毫秒级时间内对每一个召回结果进行精确的机器学习排序，业界的主流的做法是首先进行第一轮的Top-k选取再对Top-k结果进行第二轮的精确重排序。
值得注意的是，系数的正负本身没有意义，这是因为∑ 或R 的任意特征向量e取负之后，仍然是特征向量。...4）保留合适的主成分个数，并根据相应的权重向量（特征向量）进行综合打分。 特征向量提供了由原始变量到每个主成分的转换系数（权重）。...，且均为正数，说明第一主成分是对所有指标的一个综合测度，可以作为综合的信用等级指标，根据综合信用得分的排序情况进行贷款发放。...04 因子分析 继续主成分分析的思路，从前面的例子中可以看出，一般得到的第一个主成分是综合指标，第二个主成分是调和指标，绘制每个变量在这两个主成分上的权重的散点图如下图所示。...科学家就提出在保证主成分正交的前提下对其进行旋转，使得第一主成分穿过一部分权重，第二主成分垂直于第一主成分并穿过另一部分权重，使得权重呈现“两极分化”，进而对其含义进行解读，如左下图所示，这就是因子旋转法中的正交旋转法
这主要是因为ggplot2是根据因子向量的水平按顺序展示的，而不是根据X轴的因子向量顺序排列，因子向量叫做factor，水平向量为level。...⚠️要实现X轴变量的降序，需要改变因子向量的水平顺序，一定要对表格或者因子向量排序后，再改变其水平顺序，才能使得X轴的类别顺序能够匹配Y轴变量的降序呈现。...$Age,index.return=TRUE,decreasing=TRUE) order #根据Age进行排序。...mydata1$City<-factor(mydata1$City,levels=mydata1$City[order$ix]) #根据“Age”的排序结果设定因子向量的水平顺序。...Age进行排序 mydata1$City<-factor(mydata1$City,levels=mydata$City[order$ix]) #根据“Age”的排序结果设定因子向量的水平顺序 ggplot
【R笔记】R语言函数总结 R语言与数据挖掘：公式；数据；方法 R语言特征 对大小写敏感 通常，数字，字母，. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母)。不过，一个命名必须以 ....cat(,file="")——可以把R命令输出至外部文件，然后调用source函数进行批处理 do.call(，)——调用函数，第一个参数...，有重复数字的时候就用这个，根据数值之间的远近输出序号 rev()——依据下标从后往前倒排数据 unique（）——返回无重复样本的数据集...，比如向量集 intersect(x, y)——（交集）对两组数据求交集，x和y是没有重复的同一类数据，比如向量集 setdiff(x, y)——（补集） x中与y...x和y是没有重复的同一类数据，比如向量集 is.element(x, y) 和 %n%——对x中每个元素，判断是否在y中存在，TRUE为x，y重共有的元素，Fasle为y中没有。
高效编程的5个技巧 1、小心，尽量不要增大向量的大小 2、尽可能向量化代码 3、适当时机下使用因子 4、通过缓存变量避免不必要的计算 5、字节编译包可使性能轻而易举大幅提升 一般性建议 底层语言如C，需要你自己进行内存管理...##1） 内在排序 因子可用于图形排序，通常read.csv()中自动转换为因子，我们一般options(stringsAsFactors = F)，但是作者出于可移植性考虑不建议将这个放到.Rprofile...##2）固定类别 比如月份排序，因子可以实现，这指的英语的Dec这种。因子还比字符串稍微节约点空间。 Apply函数家族 可以看作是循环的替代，第一次听说eapply()独立环境，这个我们应该用不到。...，R中 函数闭包是包含函数及函数所依赖的环境对象（包围环境）。...对不同包的效果不一样，特别是某包已经有大量邓编译代码时。
3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。...，再对这些数据集分别进行分析，最后对这些分析结果进行汇总处理。...在R语言中通过程序包mice中的函数mice()可以实现该方法，它随机模拟多个完整数据集并存入imp，再对imp进行线性回归，最后用pool函数对回归结果进行汇总。...在R中，选取数据子集用中括号[] > data[data$salary>6] 3.4.3数据排序 R中的排序函数sort()只能对向量进行简单的排序，对含有多变量的数据集，需要用order指令来完成，...，与之非常相关的指令是秩(rank )，它返回每个数字在整个向量中的秩，可以简单地理解为各个数字的大小顺序。
前文我们讲到R处理数据面对的6种对象：向量，矩阵，数组，因子，列表，数据框。 A. 那我们就得好好给大家介绍一下这位能者的6个对象都长什么样子了。...· 4.因子 · 因子是使用向量创建的R对象，类似统计学中的分类变量，它将向量与向量中元素不同值一起存储成标签，而不论是哪种类型的向量，最后都存储成字符型元素。...只有一个数字的索引在数据框中只会提取列数据，不会提取行数据，所以d[3, ]中的”,”省掉和不省结果是不同的。逗号前代表行，逗号后代表列。...· 5.数据排序 · 对向量的排序是常见工作，只需要使用sort()函数即可。...> e<-c(7,7,4,2,3,8,2,8,4) > sort(e) [1] 2 2 3 4 4 7 7 8 8 有的时候，对单一的向量的排序并不能满足我们的要求，有的时候需要根据一个变量的排序来规划其他变量的顺序
因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。...R把表示分类的数据称为因子，因子的行为有时像字符串，有时像整数。因子是一个向量，通常情况下，每个元素都是字符类型，也有其他数据类型的元素。...因子具有因子水平（Levels），用于限制因子的元素的取值范围，R强制：因子水平是字符类型，因子的元素只能从因子水平中取值，这意味着，因子的每个元素要么是因子水平中的字符（或转换为其他数据类型），要么是缺失值...1 创建因子 可以通过factor()函数创建因子，factor()函数的第一个参数必须是字符向量，通过levels参数显式设置因子水平。...，其实是因子水平的顺序，我们可以通过levels，使现有的因子按照指定的因子水平来排序。
更多内容请参考《R语言编程艺术》 ——————————————— 向量类型是R语言的核心。深入理解向量对R中数据结构及其操作，函数的开发和应用有着重要意义。...其中进行的是x中的每一个元素一次进行ifelse中的逻辑判断，返回相应的值，自动进行了循环补齐。所以ifelse是向量化的。...对矩阵可以进行各种线性代数运算，矩阵索引，矩阵筛选 矩阵因为是特殊的向量所以可以用向量的方式索引（意义不大）或根据行列进行索引。...factor 因子是R中许多强大运算和可视化的基础，暴多很多针对表格数据的运算。...tapply()执行的操作是，暂时将x分组，每组对应一个因子水平（多个因子对应一组因子组合），得到x的子向量，然后对这些子向量应用函数g() > ages <- c(25,26,55,37,21,42)
3、分层方法：先将因子暴露度向量进行一定预处理（下文中会指明处理方式），将股票池内所有个股按处理后的因子值从大到小进行排序，等分N层，每层内部的个股等权重配置。...X，则本期因子IC值为corr(X, r)，根据引理，因子IC值的平方就等于单因子测试的回归模型的R^2。...我们按每个因子在12种情形下的IC_IR最大值进行排序，选取前50名进行节选展示。 图表9、10中排序比较靠前的因子基本是一致的，说明这些因子没有因为2017年市场投资风格的改变而失效。...因子的IC衰减效应研究 接下来，我们对图表9、10中排序靠前的因子的IC衰减效应进行研究，此处假定T=20且因子不进行中性化处理。...我们按照图表9中因子排序，对这7个因子进行有顺序的正交化处理。
1.数据类型字符型character整数型integer浮点型dubble逻辑型logistic因子型factor2.数据结构零维标量：储存一个元素一维向量：储存多个元素（元素的数据类型必须相同）二维数据框...^13.玩转数据结构数据的性质max()min()sum()length() #求向量中变量的个数str_length() #求向量中各个字符串有多少个字符，且包括空格mean()median(...)quantile()sort()rank() #返回向量x的秩，即x中数字的大小顺序order() #返回一个向量升序排序后的数字在原数据中的位置match() #在y中逐个查找x,并返回在y中匹配的位置...，若无返回NAcut() #将数值型数据分区间转换成因子型数据，即将数值型数据离散化rownames() #输出表格中所有行的第一个值，即行名colnames() #输出表格中所有列的第一个值，...1.内存没有加载a这个DATA对象，重新运行前面给a赋值的代码 a R语言：从数据思维到实战》——朱雪凝
，而方差大就意味着信息量大， 所以，我们可以按主成分对应的方差贡献率对主成分进行排序，并算出累积方差贡献率， 一般，当k 处 累积方差贡献率>80时，我们就可以选择前 k 个主成分 主成分之间彼此不相关...，只选取前 k 个 按 方差贡献率（方差占比）（某个主成分的方差占全部方差的比重）大小 先 对主成分 排序 排序后，算 累积方差贡献率（Cumulative Proportion），前k个位置达到 >80%...（标准化后协方差等于相关系数，所以，此处等同相关系数矩阵） 计算 协方差矩阵 的 特征值 和 特征向量 按 特征值 从大到小 排序 保留 最大 k 个特征向量 写出 主成分表达式，将数据转换到 特征向量...每百人拥有固定电话数， x3 每百人拥有移动电话数 决定， 这两个指标 是 平均量成分，反映了 电信行业中的电话人均普及情况 image-20201212204803598 降维：7个经济指标...即解释最后的主成分 A：根据PCA表达式的系数结合定性分析，主成分是原来变量的线性组合（原有变量 ---组合形成了--->最后的主成分） （PS：这点和因子分析正好相反，因子分析的 公共因子用于 解释/
pval1评估零模型（r 的显著性。本例中pval1不显著，说明地理距离上相近的样本群落组成并不相似。Pval2和pval3分别评估r >= 0和r = 0的显著性。...（MRM的一大扩展是可以评估非线性的关系） 若距离矩阵是有偏的(skewed),则提前对样本进行排序（ranking）是很有必要的。...模式研究表明排序过的样本进行mantel test检验的统计性强于未排序的检验。排序可以使一些非线性的关系线性化, 单调性是比线性更宽松的要求。排序后r稍微高了一些，但是还是不显著。...A为原始距离矩阵，B为A转换为向量进行后续分析，并计算不同向量之间的相关系数r值。C为行和列同时置换对r进行统计检验。...距离矩阵展开成向量后，对MRM模型进行拟合的计算与对原始数据进行多元回归的计算没有区别。唯一的计算差异在于显著性检验，它是通过对响应距离矩阵的对象进行排列来执行的。
x <- seq(from = 3, to = 100, by = 7) # 显示第5个元素 x[5] # 显示第4，6，7个元素 x[c(4, 6, 7)] 在方括号“[ ]”中的数字被称为 下标，它指定向量的索引位置...因子在 R 中非常重要，它决定了数据的展示和分析方式。数据存储时因子经常以整数向量形式存储。所以在进行数据分析之前，经常需要将它们用函数 factor( ) 转换为因子。...因子的属性可以使用函数 levels( ) 查看： levels(sex.f) # 'Male''Female' 改变因子水平的排列顺序 → 改变参考组 在统计模型中，对于因子型变量，R 会将其第一个水平当作参考组...1.3.1 创建：matrix( ) 函数 matrix( ) 常用于创建矩阵，例如： M <- matrix(1:6, nrow = 2) M R 会根据向量的长度和参数 nrow 设定的行数自动计算列数...1.3.2 相乘：%*% 矩阵乘法中要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数，其运算符为 %*%。
今天就贴个盐泉水化学分析资料的主成分分析和因子分析通过R语言数据挖掘的小李子： 有条件的同学最好自己安装下R，操作一遍。...今有20个盐泉，盐泉的水化学特征系数值见下表.试对盐泉的水化学分析资料作主成分分析和因子分析.（数据可以自己模拟一份） ?...计算特征值和特征向量及因子的贡献率和累积贡献率 > saltwell.eigen<-eigen(saltwell.cor) > saltwell.eigen ?...下面用特征值的平方根乘以相应的特征向量得到因子载荷矩阵.并且只显示前2个因子的结果： > t(sqrt(saltwell.eigen$values) *t(saltwell.eigen$vectors)...下面用回归方法(regression)计算因子得分并作图，然后对样本进行分类. > saltwell.fa<-factanal(saltwell,factors = 2, scores = "regression
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