1. 前言 前面博客介紹了CTR預估中的貝葉斯平滑方法的原理http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6389222.html。 這篇博客主要是介紹如何對貝葉斯平滑的參數進行估計，以及具體的代碼實現。 首先，我們回顧一下前文中介紹的似然函數，也就是我們需要進行 ...

廣告點擊率預估是一個非常經典的轉化率預估問題，在互聯網時代，廣告作為互聯網公司盈利的一種重要手段或方法，而廣告又分為很多種（這部分的知識可以課后腦補一下），今天主要講下在計算廣告當中，競價廣告涉及到的ctr預估遇到的平滑問題。這里先解釋一下競價廣告：簡單講來就是廣告主需要在媒體投放平台投放 ...

貝葉斯平滑方法及其代碼實現 1. 背景介紹 廣告形式： 互聯網廣告可以分為以下三種： 1）展示廣告（display ad） 2）搜索廣告（sponsored search ad） 3）上下文廣告（contextual ad） 競價模式 ...

目錄 貝葉斯公式 極大似然估計 貝葉斯估計 朴素貝葉斯算法 頻率 VS 概率 貝葉斯公式 貝葉斯公式： \[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} \] 在\(B\)出現的前提下\(A\)出現的概率 ...

從貝葉斯方法談到貝葉斯網絡 0 引言 其實。介紹貝葉斯定理、貝葉斯方法、貝葉斯判斷的資料、書籍不少，比方《數理統計學簡史》，以及《統計決策論及貝葉斯分析 James O.Berger著》等等，然介紹貝葉斯網絡 ...

1 貝葉斯方法 長久以來，人們對一件事情發生或不發生的概率，只有固定的0和1，即要么發生，要么不發生，從來不會去考慮某件事情發生的概率有多大，不發生的概率又是多大。而且概率雖然未知，但最起碼是一個確定的值。比如如果問那時的人們一個問題：“有一個袋子，里面裝着若干個白球和黑球，請問從袋子中 ...

D分離——貝葉斯網絡 文章結尾有例題分析。 基本概念 D分離的概念來自於貝葉斯網絡,是用來尋找條件獨立的有效方法 條件獨立性:有節點A,B,C,如果有 ​ \(P(A|B,C)=P(A|B)\) 即給定B(或者說B已確定)時,C的任何信息都不能改變A的可信度度量,則稱A和C ...

　　　　在所有的機器學習分類算法中，朴素貝葉斯和其他絕大多數的分類算法都不同。對於大多數的分類算法，比如決策樹,KNN,邏輯回歸，支持向量機等，他們都是判別方法，也就是直接學習出特征輸出Y和特征X之間的關系，要么是決策函數$Y=f(X)$,要么是條件分布$P(Y|X)$。但是朴素貝葉斯卻是生成方法 ...