摘要：Expectation Maximization AlgorithmEM算法是一种在存在不完整数据情况下，广泛使用进行最大似然估计的迭代算法，具体来讲在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。通常分为两个步骤，Expectation-step 和 Maximization-step。在期望过程中，通常是使用现有的参数对数据的不完整部分进行填充；而在最大化的过程中，则是利用期望过程的结果对各个参数进行重新估计。EM算法逐步改进模型的参数，使参数和训练样本的似然概率逐渐增大，最后终止于一个极大点。eg1:使用EM算法进行贝叶斯文本分类时，重复E-step和M-s 阅读全文

摘要：信息检索评价是对信息检索系统性能（主要满足用户信息需求的能力）进行评估的活动。通过评估可以评价不同技术的优劣，不同因素对系统的影响，从而促进本领域研究水平的不断提高。信息检索系统的目标是较少消耗情况下尽快、全面返回准确的结果。IR的评价指标，通常分为三个方面：（1）效率(Efficiency)—可以采用通常的评价方法：时间开销、空间开销、响应速度。（2）效果(Effectiveness)：返回的文档中有多少相关文档、所有相关文档中返回了多少、返回得靠不靠前。（3）其他指标：覆盖率(Coverage)、访问量、数据更新速度。如何评价不同检索系统的效果呢？一般是针对相同的文档集合，相同的查询主题集 阅读全文