雖然搜尋歷經了30多年，但是基本的框架還是沒有改動的。
通常來說，乙個訓練集是由n個query組成的，每個query又有自己相關的一系列documents。
point wise方法，顧名思義，即僅僅考慮了每個query中每個document的與query相關得分和最後的label之間的關係。書中把point wise的方法一共做了3類的區分，基於回歸，基於分類和基於有序的方法。
可以用常用的回歸方法，loss函式為常用的mse。
基於二分類方法，以svm為例
當標籤取值為時（即不相關與相關），採取該類演算法。眾所周知，常用於二分類的經典模型主要有邏輯回歸，svm，lda，qda等。這裡主要介紹基於svm的方法。優化公式如下
其核心思想為用核函式去優化margin. 具體的有關svm的細節可以查閱svm相關資料。
基於多分類的方法
對於多分類問題，標籤往往意味著全部相關(y=3)，大部分相關(y=2)，小部分相關(y=1)，不相關(y=0)等多個級別。多分類問題常用的機器學習模型有樹模型，多分類邏輯回歸模型，神經網路模型等，模型的基本思想都是一樣的，比如損失函式的定義就是
然後再用乙個softmax即可獲取
還有種是利用規則，這個和具體業務相關，這次就不去討論了。
《R實戰》讀書筆記一
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