python求二元一次方程 learn to rank有哪些比较好的开源库？
learn to rank有哪些比较好的开源库？
最好用C或者Python。
XGboost可以求解，目标函数可以作为rank:pairwis
机器学习需要哪些数学基础？
对于从事机器学习的学生来说，高等数学、线性代数、概率论和数理统计是三门课程中最重要的数学基础。我来分别解释一下这三个方面在机器学习中的作用。
1.微积分、牛顿迭代、拉格朗日乘子法、高等数学中的泰勒展开等知识点都在机器学习中有应用。比如在logistic回归模型中求梯度时需要偏导数，优化目标使用牛顿迭代法，约束优化问题的SVM使用拉格朗日乘子法等等。，以及高等数学的其他知识点都或多或少的体现在机器学习中。
分解，张量分解，线性代数推荐系统中使用的非负矩阵分解NMF，PCA主成分分析中的特征值和矩阵运算。我来贴一下之前用矩阵求导解决最小二乘问题的公式推导过程，体会一下线性代数的重要性。
最小二乘的求解可以用梯度下降迭代或牛顿迭代求解，但也可以基于矩阵求导计算。其计算方法更加简洁高效，不需要大量迭代，只需要解一个正规方程组。
总之，对于机器学习来说，线性代数比高数更重要。
3.概率论与数理统计概率论与数理统计就更重要了，比如朴素贝叶斯分类和概率图模型中用到的贝叶斯公式，高斯过程，最大熵模型，抽样方法，NLP领域的大部分算法都与概率论有关，比如基于LDA的主题模型，基于CRF的序列标注模型，分词系统等等。
所以，要从事机器学习，高等数学、线性代数、概率论、数理统计都是必不可少的数学基础。
c语言除和模的区别？
通常模运算(mod)和余数运算(rem)是混淆的，因为在大多数编程语言中，模运算或余数运算是用%符号表示的。它是一个具有左结合性的二元运算符。运算中涉及的量都是整数。模运算的结果等于两个数相除后的余数。例如:
5!,1!
5%2.0和5.0%2的结果是语法错误。
这里要提醒大家，在当前环境下，要非常注意%运算符的具体含义，因为在负数的情况下，两者的结果是不一样的。
对于整数A和B，模运算或余数运算的方法有:
1.求整数商:c a/b；
2.计算模数或余数:r a-c * B。
模运算和余数运算在第一步中是不同的。:余数运算取c的值时，四舍五入为0 (fix()函数)；当计算c的值时，模运算舍入到无穷小方向(floor()函数)。
所谓0方向舍入，就是以小数点为界，直接去掉小数部分。如(Int)-1.324-1(也叫截断法)；
向无穷小方向舍入，意味着最终结果小于真实值。如(int)-1.324-2；(这里的int是cast数据类型)
所以当a和b
符号相同时，模运算和余数运算得到的c值相同，所以结果相同；
当符号不一致时，结果是不同的。
具体来说，余数运算结果的符号与A(截断法)一致，模运算结果的符号与B(较小法)一致。
在C语言中，符号%代表余数运算，在Python脚本中，%代表模。(通常模运算中不允许b是负数，但是在python 2.5.1%中可以跟负数，因为python语言中除法的结果是四舍五入到0，所以计算结果是模！)
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