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 ...
. 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 .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最大化的目标函数: 下面我们就基于这个目标函数介绍怎样估计参数。 . 参数估计的几种方法 . 矩估计 矩估计在这里有点乱入的 ...
2017-03-04 12:21 5 4615 推荐指数:
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 ...
1. 贝叶斯之参数估计 1. 贝叶斯之参数估计 1.1. 背景知识 1.2. 最大似然估计(MLE) 1.3. 最大后验概率估计(MAP) 1.4. 贝叶斯估计 1.5. 什么时候 MAP 估计与最大似然估计相等 1.1. ...
(学习这部分内容约需要1.9小时) 摘要 在贝叶斯框架中, 我们将统计模型的参数视为随机变量. 模型由变量值的先验分布以及决定参数如何影响观测数据的证据模型来指定. 当我们对观测数据进行条件化时, 我们得到参数的后验分布. 术语"贝叶斯参数估计"会让我们误以为对参数进行了估计, 实际上我们通常 ...
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 ...
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 ...
,例如极大似然估计、最大后验估计、贝叶斯推断、最大熵估计,等等。虽然方法各不相同,但实际上背后的道理大体一样。 ...
原文:http://tecdat.cn/?p=4190 Copula可以完全表征多个变量的依赖性。本文的目的是提供一种贝叶斯非参数方法来估计一个copula,我们通过混合一类参数copula来做到这一点。特别地,我们表明任何双变量copula密度可以通过高斯copula密度函数的无限混合 ...
其实这是我之前最想第一篇来写的随笔了,今天就先把这一部分写一写吧。 1.问题 一个医疗诊断问题有两个可选的假设:病人有癌症、病人无癌症可用数据来自化验结果:阴性和阳性。有先验知识:在所有人口中 ...