We choose the top n as the positive

We choose the top n as the positive examples in the
query set and rerun the MR algorithm to refine the
retrieval result. The vector Y will have more nonzero
components that will spread their ranking scores. Thus,
the sequence ff .t /g converges to

where yj = 1 if xj is a typical frame in the positive
example set (otherwise, it is 0) and r is the number of
positive examples. In this way, an RF procedure without

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราเลือก n ด้านบนเป็นตัวอย่างที่ดีในการชุดแบบสอบถาม และเรียกใช้อัลกอริทึม MR เพื่อปรับการผลการเรียก เวกเตอร์ Y จะมีค่ามากขึ้นส่วนประกอบที่จะแพร่กระจายให้คะแนนจัดอันดับ ดังนั้นลำดับ ff .t /g แร็คไปที่ yj = 1 ถ้า xj เฟรมทั่วไปในในแง่บวกชุดตัวอย่าง (อย่างอื่น มันเป็น 0) และ r เป็นจำนวนตัวอย่างบวก วิธีนี้ กระบวนการ RF โดยไม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราเลือก n ด้านบนเป็นตัวอย่างในเชิงบวกใน
การสืบค้นข้อมูลการตั้งค่าและรันอัลกอริทึม MR เพื่อปรับแต่ง
ผลการสืบค้น เวกเตอร์ y ที่จะมีมากขึ้นภัณฑ์
ส่วนประกอบที่จะแพร่กระจายคะแนนการจัดอันดับของพวกเขา ดังนั้น
ลำดับ FF .t / g ลู่ไป

ที่ YJ = 1 ถ้า XJ เป็นกรอบทั่วไปในเชิงบวก
เช่นการตั้งค่า (มิฉะนั้นมันเป็น 0) และ r คือจำนวนของ
ตัวอย่างในเชิงบวก ด้วยวิธีนี้ขั้นตอน RF โดยไม่ต้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราเลือกชั้น n เป็นตัวอย่างบวกในสอบถามการตั้งค่าและรีรันของคุณเพื่อปรับแต่งการผลการสืบค้น . เวกเตอร์ฟรีเกี่ยวกับ Y จะมีศูนย์เพิ่มเติมส่วนประกอบที่จะกระจายคะแนนการจัดอันดับของพวกเขา ดังนั้นลําดับที่ FF T / g เข้าสู่ที่เยจิน = 1 ถ้า XJ เป็นกรอบโดยทั่วไปในเชิงบวกชุดตัวอย่าง ( มันเป็น 0 ) และ R เป็นจำนวนตัวอย่างที่เป็นบวก วิธีนี้เป็นขั้นตอนโดย RF