原文:CTR預估中的貝葉斯平滑方法(二)參數估計和代碼實現

. 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:

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的三個參數估計

1. 參數估計 1. 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. 估計 1.5. 什么時候 MAP 估計與最大似然估計相等 1.1. ...

Fri Jul 26 07:00:00 CST 2019 0 807
參數估計

(學習這部分內容約需要1.9小時) 摘要 在框架, 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"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 ...

Thu Feb 09 19:20:00 CST 2017 0 2359
平滑方法及其代碼實現

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 ...

Mon Feb 13 07:22:00 CST 2017 0 5685
廣告點擊率預估平滑

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 ...

Fri Nov 02 04:15:00 CST 2018 0 1231
R語言代寫Copula的參數估計

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參數方法估計一個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 ...

Thu Aug 23 00:26:00 CST 2018 0 1633
估計

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 ...

Thu Jul 04 07:39:00 CST 2019 0 682
 
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