1. 概述 广告CTR预估过程中,正负样本比例差距较大,需要采样,但是采用后模型训练的结果是有偏的. 2. 校准方式 用逻辑回归作为激活函数…

CTR点击率预估干货分享 http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/52138713…

点击率 简介 在搜索引擎(百度.谷歌)中输入关键词后进行搜索,然后按竞价等因素把相关的网页按顺序进行排列出来,然后用户会选择自己感兴趣的网站点击进去:把一个网站所有搜索出来的次数作为总次数,把用户点击并进入网站的次数占总次数的比例叫点击率.较低的点击率意味着,不管您的网站排名如何靠前,用户都不会点击它.这可能说明,他们不认为您的网站会满足他们的需求,或其他网站看起来更好些.提高点击率的方式之一是,查看一下您的网站标题和网页摘要在Google搜索结果中的显示效果:它们是令人信服的吗?它们能准确地代…

http://www.cbdio.com/BigData/2015-08/27/content_3750170.htm 1.背景 CTR预估,广告点击率(Click-Through Rate Prediction)是互联网计算广告中的关键环节,预估准确性直接影响公司广告收入.CTR预估中用的最多的模型是LR(Logistic Regression)[1],LR是广义线性模型,与传统线性模型相比,LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 [2],映射后的函数值就是CTR的预估值.LR,逻辑…

1GBDT和LR融合      LR模型是线性的,处理能力有限,所以要想处理大规模问题,需要大量人力进行特征工程,组合相似的特征,例如user和Ad维度的特征进行组合.      GDBT天然适合做特征提取,因为GBDT由回归树组成所以, 每棵回归树就是天然的有区分性的特征及组合特征,然后给LR模型训练,提高点击率预估模型(腾讯).      例如,输入样本x,GBDT模型得到两颗树tree1和tree2,遍历两颗树,每个叶子节点都是LR模型的一个维度特征,在求和每个叶子*权重及时LR模型的分类…

https://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78940565 原创文章,转载请注明出处: http://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78940565 请安装TensorFlow1.0,Python3.5 项目地址: https://github.com/chengstone/kaggle_criteo_ctr_challenge- 前言点击率预估用来判断一条广告被用户点击的…

英文原文:14 design tips for more clickable banner ads 译文:http://www.uisdc.com/banner-click-rate 虽然互联网发展迅速,但是利用Banner来推广产品,依然是王道. 很多公司都采用这种形式进行宣传,优点多多:便宜.效果可监测.行之有效. 现在呢,假设有客户让你帮忙设计个Banner广告,你要怎么设计呢?要怎么提高广告的点击率呢? 下面将详细讲述Banner设计的14条建议. 1. 选择最有效的Banner尺寸 根…

一 背景       首先举个例子:                          正样本(90)                       负样本(10)         模型1预测        正(90)                                正(10) 模型2预测        正(70)负(20)                正(5)负(5) 结论:        模型1准确率90%:        模型2 准确率75%              考虑对…

1. 首先我们通过superset的SQL Editor来编辑语句,语句没有写完整 2. 得到的结果为: 3. 然后点击Visualize,如图所示: 4. 因为要在图中显示不同算法的点击率,需要把datetime设置为日期格式 5. 配置参数 因为我的datetime为20181001格式,图中设置日期的格式为2018-10-01 00:00:00格式,所以我们需要关闭设置日期的格式,不然查不到结果,如图: 点击clear,相当于是关闭设置时间 其中还需设置Metrics为Max(CLICKI…

我们通常过于专注于机器学习算法的实现,倾向于忽略这种技术本身的一些重要问题:如未来的应用和政治后果.在这篇文章中,我们从非常受欢迎的非营利组织TED上收集了一系列的视频(并非关注于选择什么语言或算法来解决机器学习问题). 通过这一系列视频,你将从“全景图”的角度了解到关于人工智能和机器学习的有趣讨论.你将会听到全世界不同立场的人对该领域在即将到来的发展对生活产生的影响.利益和后果.主题包括AI的政治和技术责任,AI对未来就业市场的影响,甚至于AI在艺术中的作用. 希望你和我一样喜欢这些演讲. ▍…