1. 前言 前面博客介绍了CTR预估中的贝叶斯平滑方法的原理http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6389222.html。 这篇博客主要是介绍如何对贝叶斯平滑的参数进行估计，以及具体的代码实现。 首先，我们回顾一下前文中介绍的似然函数，也就是我们需要进行 ...

广告点击率预估是一个非常经典的转化率预估问题，在互联网时代，广告作为互联网公司盈利的一种重要手段或方法，而广告又分为很多种（这部分的知识可以课后脑补一下），今天主要讲下在计算广告当中，竞价广告涉及到的ctr预估遇到的平滑问题。这里先解释一下竞价广告：简单讲来就是广告主需要在媒体投放平台投放 ...

贝叶斯平滑方法及其代码实现 1. 背景介绍 广告形式： 互联网广告可以分为以下三种： 1）展示广告（display ad） 2）搜索广告（sponsored search ad） 3）上下文广告（contextual ad） 竞价模式 ...

目录 贝叶斯公式 极大似然估计 贝叶斯估计 朴素贝叶斯算法 频率 VS 概率 贝叶斯公式 贝叶斯公式： \[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} \] 在\(B\)出现的前提下\(A\)出现的概率 ...

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 0 引言 其实。介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯判断的资料、书籍不少，比方《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James O.Berger著》等等，然介绍贝叶斯网络 ...

1 贝叶斯方法 长久以来，人们对一件事情发生或不发生的概率，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且概率虽然未知，但最起码是一个确定的值。比如如果问那时的人们一个问题：“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中 ...

D分离——贝叶斯网络 文章结尾有例题分析。 基本概念 D分离的概念来自于贝叶斯网络,是用来寻找条件独立的有效方法 条件独立性:有节点A,B,C,如果有 ​ \(P(A|B,C)=P(A|B)\) 即给定B(或者说B已确定)时,C的任何信息都不能改变A的可信度度量,则称A和C ...

　　　　在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数$Y=f(X)$,要么是条件分布$P(Y|X)$。但是朴素贝叶斯却是生成方法 ...