精度和召回率是用于评估IR系统在检索相关文档方面的有效性的两个关键指标。
精度是与用户查询相关的检索文档的比例。它衡量有多少结果实际上是有用的。高精度意味着系统返回较少的不相关结果。
召回率是系统检索到的相关文档的比例。它测量系统捕获数据集中的所有相关文档的程度。高召回率意味着系统可以找到大多数相关文档，即使其中包含一些不相关的文档。
什么是上下文检索？
继续阅读
联邦学习中可能存在哪些潜在漏洞？
联邦学习是一种去中心化的机器学习方法，使多个参与者能够在保持数据本地的情况下协作训练模型。尽管它通过减少共享原始数据的需求提供了隐私保护，但它并非没有脆弱性。其中一个主要关注点是模型中毒，恶意参与者故意注入错误数据或操纵更新，从而损害整体模
如何检验时间序列的平稳性？
偏自相关是一种统计工具，用于衡量时间序列中观察值之间的关系，在考虑了干预观察值的影响后，特别关注当前观察值与其过去观察值之间的相关性。用更简单的术语来说，它确定在给定的滞后下，一个特定的观察与另一个观察相关的程度，同时消除了所有先前滞后的影
多智能体系统如何促进资源共享？
多智能体系统（MAS）通过使多个自主智能体能够在分布式环境中协作和协商资源分配，从而促进资源共享。这些系统旨在允许智能体——可以代表软件应用、物理机器人，甚至虚拟实体——彼此沟通、共享信息，并就共享资源的使用做出联合决策。这种合作在资源有限