Click Models for Web Search(2) - Parameter Estimation

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Click Models for Web Search(2) - Parameter Estimation

在Click Model中进行参数预估的方法有两种:最大似然(MLE)和期望最大(EM).至于每个click model使用哪种参数预估的方法取决于此model中的随机变量的特性.如果model中的随机变量都是可以observed,那么无疑使用MLE,而如果model中含有某些hidden variables,则应该使用EM算法. 1. THE MLE ALGORITHM 似然函数为: 则需要预估的参数的在似然函数最大时候的值为: 1)MLE FOR THE RCM AND CTR MODELS…

Click Models for Web Search(1) - Basic Click Models

这篇文章主要是介绍一些基本的click model,这些不同的click model对用户与搜索结果页的交互行为进行不同的假设. 为了定义一个model,我们需要描述出observed variables,hidden variables,以及它们之间的关联,以及它们对model parameters的依赖关系.当我们获取了model parameters之后,我们便可以进行CTR 预估,或者计算数据的最大似然估计. 1. RANDOM CLICK MODEL (RCM) 这是最简单的一个mod…

Comparing randomized search and grid search for hyperparameter estimation

Comparing randomized search and grid search for hyperparameter estimation Compare randomized search and grid search for optimizing hyperparameters of a random forest. All parameters that influence the learning are searched simultaneously (except for…

（转) Parameter estimation for text analysis 暨LDA学习小结

Reading Note : Parameter estimation for text analysis 暨LDA学习小结原文:http://www.xperseverance.net/blogs/2013/03/1744/ 伟大的Parameter estimation for text analysis!当把这篇看的差不多的时候,也就到了LDA基础知识终结的时刻了,意味着LDA基础模型的基本了解完成了.所以对该模型的学习告一段落,下一阶段就是了解LDA无穷无尽的变种,不过那些不是很有用了…

Mac效率：配置Alfred web search

// 这是一篇导入进来的旧博客,可能有时效性问题. 想用搜索引擎搜东西,或者查字典时,一般的workflow是:打开浏览器-->打开搜索引擎/字典网站-->输入搜索关键字-->回车.配置好Alfred web search后简化为:快捷键调出Alfred-->调用搜索指令-->回车.完全省去了与浏览器本身的交互,随时调用随时得到结果,专注于内容本身而不是浏览器操作.另外我关闭了Spotlight,因为响应速度慢且有过多内容,只保留Alfred在快捷键command+space…

Googlebot (Google Web search)

w推测“域名解析过程中,Google crawlers中首先是Googlebo中的Google Web search上阵”. +-----+----------------+---------------------+-------------------------+------------------+ | | -- :: | Unidentified User Agent | | | | -- :: | Unidentified User Agent | | | | -- :: | Uni…

something about Parameter Estimation (参数估计)

点估计 Point Estimation 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimate —— MLE):视θ为固定的参数,假设存在一个最佳的参数(或参数的真实值是存在的),目的是找到这个值. θ = argmax l(θ) 最大后验估计(Maximum a Posteriori Estimate —— MAP):视θ为一个随机变量,存在分布p(θ),将其先验分布带入,但仍然假设存在最优的参数. θ = argmax l(θ)*p(θ) (即假设θ也是随机变量,存在着先验分…