# NDCG 计算与 Python 3 实现
## 什么是 NDCG？
NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）是一种常用的信息检索评估指标，特别在搜索引擎和推荐系统中非常重要。它通过考虑结果的相关性和排序来评估搜索结果的质量。NDCG 主要通过评估一个文档集在检索中表现的好坏来帮助优化排序算法。
### 计算 NDCG
1. **DCG 计算
原创
2024-09-07 04:58:49
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1. 算数运算符算数运算符是 运算符的一种是完成基本的算术运算使用的符号，用来处理四则运算运算符描述实例+加10 + 20 = 30-减10 - 20 = -10*乘10 * 20 = 200/除10 / 20 = 0.5//取整除返回除法的整数部分（商） 9 // 2 输出结果 4%取余数返回除法的余数 9 % 2 = 1**幂又称次方、乘方，2 ** 3 = 8在 Python 中 * 运算符
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2023-09-02 11:36:42
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Autograd是PyTorch中的自动微分（automatic differentiation）引擎，用于计算梯度。它是PyTorch实现深度学习中反向传播算法的核心组件。 PyTorch是动态图，即计算图的
邻近算法（k-NearestNeighbor) 是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。 kNN算法的思想非常的朴素，它选取k个离测试点最近的样本点，输出在这k个样本点中数量最多的标签（label）。我们假设每一个样本有m个特征值（prope
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2023-11-19 21:33:28
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信息检索的基本方法（1）背景基本方法布尔逻辑检索邻近检索截词检索短语或词组检索总结 背景计算机信息检索的是指是“匹配运算”，所以信息检索主要是通过检索词的组配技术和检索表达式的构成规则来实现的。其中，检索词主要包括主题词、关键词、名称、分类号、专利号等。基本方法信息检索的基本方法是运用各种逻辑运算符号、位置逻辑算符、截词符及其它限制符号等来组配检索词，确定它们之间的关系，准确表达检索课题的内容。
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2024-09-04 22:28:05
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# 使用Python实现NDCG计算公式
NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）是一种常用于信息检索和推荐系统中的评估指标，用于衡量搜索引擎或推荐系统的排序效果。本文将带领你逐步实现NDCG的计算过程。以下是实现NDCG的主要流程：
| 步骤 | 描述
关于
python %x的搜索结果
问题
scalene 一个 Python 的高性能 CPU 和内存分析器
Scalene 是一个 Python 的高性能 CPU 和 内存分析器，它可以做到很多其他Python分析器不能做到的事情。它在能提供更多详细信息的同时，比其他的分析器要快几个数量级。
Scalene 是 很快...
huc_逆天
2020-05-21 17:13:10
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# NDCG（归一化折损累计增益）在Python中的实现
## 介绍
NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）是一种用来评估排名质量的指标。在信息检索和推荐系统中，NDCG常被用来衡量排名算法的性能。本文将提供一个Python中实现NDCG的方法，并详细解释每个步骤的代码。
## 流程
下面是实现NDCG的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-08-01 05:32:12
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# Python3 计算log
在Python编程语言中，我们可以使用内置的数学库来计算log函数。log函数用于计算数的对数，即以某个数为底数的对数。在数学和计算机科学中，对数函数是非常常见且有用的。在本文中，我们将介绍如何在Python3中计算log以及如何使用log函数。
## log函数简介
log函数是对数函数的简写，通常表示为log(x, base)，其中x是要计算对数的数，ba
原创
2024-06-25 05:27:12
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>>> from decimal import Decimal>>> a = Decimal('4.2')>>> b = Decimal('2.1')>>> a + bDecimal('6.3')>>> print(a + b)6.3>>> (a + b) == Decimal('...
原创
2022-08-09 19:34:28
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# 使用 Python3 计算 SSDEEP 值
在数字取证和文件相似性检测的领域中，SSDEEP（又称为“拼接哈希”）是一种广泛使用的工具。它能有效比较文件的相似性，而不仅仅是它们的完全匹配。这种技术对于监测文件篡改、恶意软件分析等场景极为重要。
## 什么是 SSDEEP？
SSDEEP 是一种生成文件摘要的哈希算法，目标是为不同文件生成相似度哈希值。它的运作方式与传统的哈希（比如 MD
原创
2024-10-21 03:24:55
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标签传播算法(label propagation)是典型的半监督聚类算法。半监督是指训练数据集中小部分样本点已知标签，大部分样本点未知标签。核心思想相似性较大的样本点间应该具有相同的标签，将已知标签通过相似性矩阵传播到未知的标签。算法简介基本概念转化矩阵：用来更新标签，实质就是度量样本点间相似性程度的矩阵(图的边的权重)。 Yi+1←TYi
NDCG 详解1. CG累积增益（CG）是DCG的前身，并且在考虑结果集的有
原创
2021-11-19 11:50:17
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你们的每个赞都能让我开心好几天✿✿ヽ(°▽°)ノ✿前言我在《python数学实验与建模》这本书中发现了@运算符，这可真是个奇怪的符号！我大量的尝试与查资料后，终于揭开这个@的意义一、@运算符1.仅仅支持数组运算因此，必须用到numpy.array()才能使用这个运算符2.这是python3.5后的新运算符它与numpy.dot（）的作用是一样的，矩阵乘法（就是线性代数里学的）！ 举个例子：from
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2023-06-24 22:37:08
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怎么理解推荐系统中的NDCG？ CG CG（cumulative gain，累计增益）可以用于评价基于打分/评分的个性推荐系统。假设我们推荐k个物品，这个推荐列表的CGk计算公式如下： \(CG_k=\sum_{i=1}^k \text{rel}_i\) \(rel_i\) 表示第 \(k\)
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2020-12-04 15:35:00
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# NDCG Python实现
## 简介
NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）是衡量排序算法效果的一种常用指标，用于评估排序结果的质量。在这篇文章中，我将教你如何使用Python实现NDCG算法，并解释每一步所需的代码。
## 流程概述
下面是实现NDCG算法的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2023-08-01 19:44:39
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# 实现 Python NDCG 指标
NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）是一种常用于信息检索的评估指标，可以反映推荐系统中排序的质量。在本文中，我们将逐步教你如何在 Python 中实现 NDCG 指标。以下是整个流程的步骤概述：
## 流程步骤概述
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库
原创
2024-09-14 04:19:20
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作者：阿涵酱 前言花费了整整3天时间整理出来的全网最实用Python面试题大全，一共30道题目+答案的纯干货，如此的辛勤整理，希望大家多多支持，建议点赞+收藏！长文警告，全文共12000+字，涵盖Python面试可能遇到的所有问题，希望对大家有帮助，不过大家最好不要硬背，实战大于理论。祝大家面试顺利！1、谈谈对 Python 和其他语言的区别？答：Python 是一门语法简洁
需要对一个数据进行精确的计算，比如 2.37% 需要得到 0.0237 首先看截图 得到的结果是 0.023700000000000002，这个肯定是不可以的， 解决办法： 代码： from decimal import Decimal def spider(): a = '2.37' res = ...
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2021-07-22 10:45:00
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# Python3存储计算属性
在Python中，我们可以通过属性（attribute）来访问对象的数据，这些属性可以是数据属性（data attribute）或者计算属性（computed attribute）。计算属性是一种特殊的属性，它不存储具体的数据，而是根据其他属性的值进行计算得到的结果。
## 什么是计算属性
计算属性是一种Python对象的属性，它不是直接存储的数据，而是根据其
原创
2024-03-16 06:55:14
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