选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源 近日，腾讯发表了一篇介绍并行贝叶斯在线深度学习（PBODL）框架的论文，该论文表示这一框架已经用于腾讯广告系统的点击率预测，并获得了稳定高效的性能。该论文还
作者：沈伟臣 编辑：张 欢 前言 了解概率统计的同学都知道有频率学派和贝叶斯学派两种统计流派，那么频率学派和贝叶斯学派到底有什么区别呢？本篇文章分为三部分，首先介绍几种基本概率模型，然后介绍贝叶斯平滑在广告点击率(CTR)预估中的应用。首先介绍概率统计上的三种基本概率模型。 古典模型 这个模型下，随机实验所有可能的结果是有限的，并且每个基本结果发生的概率是相同的。举例：投掷一枚均匀硬币，结果只有两种（假设硬币没有立起来），正面朝上和反面朝上，那么正面朝上的的概率就是0.5。这是基于古典概率模型的计
本文长度为2815字，预估阅读时间4分钟。 我们今天要向大家介绍的是基于朴素贝叶斯的用户数据挖掘。 做广告优化这么久了，也看过不少广告后台的受众画像，总体来说，对广告数据分析和效果优化的参考价值有限，不过聊胜于无。 究其原因，在于很多广告后台的受众画像数据，只告诉了我们看了广告的这部分人群是什么样的，而缺失了发生转化的这部分用户的画像数据。原因主要有两点： 一是在大部分广告投放过程中，前后端数据是割裂的，换句话说，媒体能知道你花钱买的广告给了谁看，但一般不知道哪些人发生了转化；而甲方通过自己的监测，可以知道
本文介绍了如何通过分析腾讯社交广告大赛中的数据来提高CTR预估准确率。首先，作者讲述了数据处理和特征工程方面的内容，包括数据清洗、特征选择、特征构造和特征贝叶斯平滑等。然后，介绍了模型选择和模型融合方面的内容，包括模型选择、模型训练和模型融合等。最后，作者分享了比赛心得，包括训练集构造、特征提取和模型调参等方面，希望对读者有所帮助。
在做比赛的过程中，我们发现了有转化率这个指标在大量数据下是有效的。理想情况下，例如某个广告点击量是10000次，转化量是100次，那转化率就是1%。但有时，例如某个广告点击量是2次，转化量是1次，这样算来转化率为50%。但此时这个指标在数学上是无效的。因为大数定律告诉我们，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。后者点击量只有2次，不满足“重复试验多次”的条件。
在搜索、推荐、广告引擎中，系统会通过复杂算法生成一个最终的结果列表。用户在看到这个结果列表时，未必都会对排序满意，比如有时觉得排序的顺序有问题，或者发现一些不符合喜好的item。如果从算法层面来调优，
我不是搞前端，而是搞后端的。本命编程语言是java。学习js的嘛，因为看到室友能做出动态网页，而我只能做出静态网页，再加上下个学期要学所以提前来学习学习。
在广告系统中，一个重要的指标是CTR。ctr=点击(Click)/曝光(Impression)。
当涉及到假设检验时，贝叶斯方法可以取代经典的统计方法。这里将使用web分析的具体案例来演示我们的演示。
本文主要介绍Facebook提出的CTR预估模型LR(Logistic Regression)+GBDT。当时深度学习还没有应用到计算广告领域，Facebook提出利用GBDT的叶节点编号作为非线性特征的表示，或者说是组合特征的一种方式。
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。
在互联网发展的过程中，广告成为了互联网企业盈利的一个很重要的部分，根据不同的广告形式，互联网广告可以分为：
博客地址：http://blog.csdn.net/mytestmy/article/details/26969149
最近我们被客户要求撰写关于回归、anova方差分析、相关性分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文主要介绍了在CTR预估中，特征工程的工作内容和流程，以及机器学习模型在CTR预估中的应用。作者通过实践中的案例，详细介绍了如何从原始数据中提取特征，并进行特征工程，以及使用机器学习模型进行CTR预估。同时，作者也分享了一些在实际操作中需要注意的问题和技巧。
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
📷 上海交通大学计算机系邓小铁教授 文/CSDN焦燕 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 在大会的智能金融论坛上，邓小铁教授发表了题为《金融博弈下的价值学习》的分享。 邓小铁现任上海交通大学计算机系致远讲席教授，曾获得清华大学工学学士学位、中国科学院硕士学位以及斯坦福大学博士，曾在英国利
上海交通大学计算机系邓小铁教授 文/CSDN焦燕 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 在大会的智能金融论坛上，邓小铁教授发表了题为《金融博弈下的价值学习》的分享。 邓小铁现任上海交通大学计算机系致远讲席教授，曾获得清华大学工学学士学位、中国科学院硕士学位以及斯坦福大学博士，曾在英国利物浦大学、香港城市大学
本文总结
node.js中，每个js文件都可以当成一个模块，每个模块中，都隐含了一个名为module的对象，module对象中有一个exports属性，这个属性的功能是将模块中的变量暴露给其他模块调用。
虽然马上就要金九银十了，面试的人应该不少，虽然我也有在面，写文的目的主要是梳理下知识，能对复习有点帮助就行，本文主要针对前端知识体系相关，涉及的内容有：
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 1、界面分为庭院和室内。 2、庭院内上方为【主菜单】，包括【现有物品】、【记录】、【帮助】三个子菜单。 3、庭院内的田地，随时间长出三
本文介绍了TripleLift团队在数据特征工程方面的经验，包括特征选择、特征交叉、特征衍生以及特征重要性评估等。作者认为，特征工程是成功的99%，而特征选择是特征工程中最重要的一步。作者还介绍了如何制造交叉特征，并给出了具体的例子。最后，作者分享了一个关于点击率预估方面的特征工程实践，通过贝叶斯平滑来处理点击率数据，并取得了较好的效果。
一、广告计算的基本概念 1、广告的形式 在互联网发展的过程中，广告成为了互联网企业盈利的一个很重要的部分，根据不同的广告形式，互联网广告可以分为： 展示广告(display ads) 赞助商搜索广告(sponsored search) 上下文广告(contextual advertising) 2、竞价模型 对于在线广告，主要有如下的几种竞价模型： 按展示付费(pay-per-impression)：直观来讲，按展示付费是指广告商按照广告被展示的次数付费，这是一种最普遍的竞价模型； 按行为付费(pay-pe
原文链接：www.cnblogs.com/fydeblog/p/7277205.html
这篇博客是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯，内容包括朴素贝叶斯分类器，垃圾邮件的分类，解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度.
博主传送门： 叶秋学长 博主简介： 全栈领域新星创作者 推荐专栏： 阿里巴巴最新面试题 秋招面试题 Vue讲解 Spring系列 Spring Boot 系列 云原生系列（付费专栏） ---- 今天叶秋学长带领大家继续学习vue讲解系列专栏的Vuex~~ 目录 今天叶秋学长带领大家继续学习vue讲解系列专栏的Vuex~~ 一、Vuex的使用 二、多页面的状态管理 ---- 一、Vuex的使用 ★安装vuex 【npm install vuex --save】 ★src下创建
人工智能技术正被科技公司广泛应用在产品中，谷歌等公司已在搜索引擎中加入了 BERT 这样的预训练模型，而强化学习这种需要耗费大量算力的方法也已成为快手推荐系统的核心。
<数据猿导读> 2016中国互联网大会全域大数据应用论坛于6月21日在北京国际会议中心举行。【友盟+】COO叶谦对全域数据智能驱动未来分享了自己的观点和看法。他表示：全域数据能力包括全面的数据采集能力
为了演示,我开启了两个Chrome浏览器,两个浏览器各开启一个窗口, Google Chrome窗口在左侧, Google Chrome Cannary窗口在右侧,左右两个窗口分别登录了不同的用户, 效果可以查看下面的gif图
时隔两年，这篇决赛方案梳理悄然登场，主要针对前十名的方案进行学习，17的腾讯赛算法是比较早的ctr比赛，很多方法都值得借鉴，同时也不乏有经典的操作。当时的我还没有开始参加数据竞赛，不过在之后的比赛中，也常分析这场经典赛事。接下来让我们回到两年前，以前来学习优秀方案。
博主传送门： 叶秋学长 博主简介： 全栈领域新星创作者，新星计划第三季人工智能赛道TOP2；阿里云技术博主；退役复学在校大学生，全栈JAVA领域创作者，目光所至，皆为华夏 系列专栏跳转：
一、历史背景解读 18世纪英国业余(一点都不业余好吗)数学家托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes，1702～1761)提出过一种看似显而易见的观点：“用客观的新信息更新我们最初关于某个事物的信念后，我们就会得到一个新的、改进了的信念。”这个研究成果由于简单显得平淡无奇，直至他死后两年才于1763年由他的朋友理查德·普莱斯帮助发表。 他的数学原理很容易理解，简单说就是，如果你看到一个人总是做一些好事，则会推断那个人多半会是一个好人。这就是说，当你不能准确知悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的
数据和特征的机器学习的基础，没有足够数量的正负样本和有效且适合模型的特征，即使模型再优秀，模型的效果也不好太好，相反数据量足够，设计出有效且适合模型的特征，即使使用最简单的模型也可能获得较好的效果，特征的重要性不言而喻，我们应该从哪些方面设计特征呢？文本中特征相关概念、人工特征工程、特征处理方式、特征工程和模型的结合等方面具体介绍下推荐广告系统中的特征。
在请求或响应被 `then` 或 `catch` 处理前拦截它们。 登录: 账号/密码 ===>调用登录接口 ====>如果成功,返回一个token(令牌) 获取用户信息在头部里面要携带token
这款主题制作了好久，历时一个多月，曾经几度要放弃这个主题了，最终还是不舍，至于原因嘛，，，因为我感觉越来越像《知更鸟》主题，最开始我打算做一款自用主题，把自己喜欢的元素都添加在内，但是做完才发觉主题真的很不错，精简美观，响应式一应俱全，所以决定放出。
本文作者：branxu，腾讯 CDG 应用研究员 2018 年和 2019 年腾讯算法广告大赛都可以看做推荐系统问题。这类问题最重要的特征是点击率，最大的难点是冷启动。文本结合 2018 年比赛亚军方案和 2019 年比赛冠军方案中的一部分技巧，提出了一种新的点击率建模方案，试图解决一部分冷启动问题。该方案复杂度很低，实现简单，效果好。 问题介绍 推荐系统和广告算法中，对于新用户或者新内容，记录很少，如果我们直接将历史点击率作为特征，会存在问题。比如 1，新用户 A 有 2 条浏览记录，1 次点击
本文个别公式为正常显示，详细请查看原文： https://jiayi797.github.io/2017/06/07/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5-CVR-Tencent_CVR%E9%A2%84%E4%BC%B0%E5%88%9D%E8%B5%9B%E6%80%9D%E8%B7%AF%E6%80%BB%E7%BB%93/ 本文代码获取： 回复公众号 datadw 关键字"腾讯"即可。 正文： “这一段奔波太过匆忙，有时来不及回
篇篇10W+，条条上热榜！对于不少网友而言，看到这样的资讯，肯定会有随众的心理想看看啥内容这么多人看，但是你确定看到的这些点赞的，一定是“人”吗？
首先先从html开始，我们将顶部的文字和下面的风扇分成2个部分，再将风扇和切换按钮分离，对于风扇结构来说，我相信很多人会以为这是图片，但是其实这个是通过border-radius属性画出的扇页形状，再通过2根横竖的棍子拼接成了风扇的形状
2018年上半年瑞星“云安全”系统共截获病毒样本总量2,587万个，病毒感染次数7.82亿次。新增木马病毒占总体数量的62.83%，依然是第一大种类病毒。灰色软件病毒（垃圾软件、广告软件、黑客工具、恶意软件）为第二大种类病毒，占总体数量的17.72%，第三大种类病毒为病毒释放器，占总体数量的9.55%。
谷歌广告（Google Adsense）是许多站长网站的收入来源之一，但有时我们会发现谷歌广告加载很慢，影响网站的整体加载速度。本文将介绍如何优化谷歌广告加载速度，让您的网站加载更快。理论上适用于包括 Google Analytics（谷歌分析）、Google Tag Manager 和 Google AdSense 等的所有广告和统计代码。
网站接入谷歌广告(Google AdSense)后，经常发现整站的加载时间长了许多。对此百度了许多方法，找到了既简单又实用的方法，效果明显！
但如果是出于产(wa)业(ren)交(zhao)流(pin)需求，积极性就大不一样。
如果网页中存在大量的 javascript 代码会极大的影响网页的访问速度，下面就简单介绍一下如何延时加载 js 代码提高速度。
由于最近太多事情发生,博客一直很少打理,整个人都没了啥存在感,突然想起之前无聊魔改了XYDOWN下载插件,就分享出来给大家食用。
相信很多站长跟我一样，建站之后第一时间就会去做百度、谷歌等联盟广告，原因很简单，就是希望能给自己增加一丢丢的收入，虽然可能几个月才收到100块（百度真小气，一个月一百块都不给我），毕竟苍蝇再小也是肉啊，有就总比没有强，但是谷歌还好，除了申请比较费劲，因人而已，有些人一次通过，有些人N次都不通过，比如，，，我的站。
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