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 ...
. 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 .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最大化的目標函數: 下面我們就基於這個目標函數介紹怎樣估計參數。 . 參數估計的幾種方法 . 矩估計 矩估計在這里有點亂入的 ...
2017-03-04 12:21 5 4615 推薦指數:
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 ...
1. 貝葉斯之參數估計 1. 貝葉斯之參數估計 1.1. 背景知識 1.2. 最大似然估計(MLE) 1.3. 最大后驗概率估計(MAP) 1.4. 貝葉斯估計 1.5. 什么時候 MAP 估計與最大似然估計相等 1.1. ...
(學習這部分內容約需要1.9小時) 摘要 在貝葉斯框架中, 我們將統計模型的參數視為隨機變量. 模型由變量值的先驗分布以及決定參數如何影響觀測數據的證據模型來指定. 當我們對觀測數據進行條件化時, 我們得到參數的后驗分布. 術語"貝葉斯參數估計"會讓我們誤以為對參數進行了估計, 實際上我們通常 ...
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 ...
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 ...
,例如極大似然估計、最大后驗估計、貝葉斯推斷、最大熵估計,等等。雖然方法各不相同,但實際上背后的道理大體一樣。 ...
原文:http://tecdat.cn/?p=4190 Copula可以完全表征多個變量的依賴性。本文的目的是提供一種貝葉斯非參數方法來估計一個copula,我們通過混合一類參數copula來做到這一點。特別地,我們表明任何雙變量copula密度可以通過高斯copula密度函數的無限混合 ...
其實這是我之前最想第一篇來寫的隨筆了,今天就先把這一部分寫一寫吧。 1.問題 一個醫療診斷問題有兩個可選的假設:病人有癌症、病人無癌症可用數據來自化驗結果:陰性和陽性。有先驗知識:在所有人口中 ...