BM25是一种在信息检索中使用的排序函数，特别是在全文搜索系统中，用于评估文档与给定搜索查询的相关性。它是概率模型家族的一部分，这些模型估计文档与其包含的术语及这些术语的频率之间的相关性。基本上，BM25为每个文档计算一个与搜索词相关的分数

训练在确定嵌入质量中起着至关重要的作用，嵌入是数据点（如单词、句子或图像）的数值表示。嵌入以一种能够进行有意义比较的方式捕捉实体之间的关系和相似性。这些嵌入的质量取决于所使用的训练数据、方法和参数。例如，如果模型是在一个多样化且具有代表性的

特征选择在预测分析中发挥着至关重要的作用，通过识别数据集中最相关的变量来提高预测模型的性能。通过仅选择有意义的特征，开发者可以显著提高模型的准确性，同时降低复杂性。这个过程有助于消除冗余或无关的数据，这些数据可能会混淆模型并导致过拟合——即