负样本采样及bias校准、ctr平滑

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负样本采样及bias校准、ctr平滑

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31529643 在CTR预估中,负样本采样是一种常见的特征工程方法.一般CTR预估的原始正负样本比可能达到1:1000~1:10000左右,而要获取好的效果,一般需要采样到1:5~1:15之间(VC维可推导). 我们详细分析采样对于pCTR的影响. 设采样前CTR为 ,采样后CTR为 ,正样本数为 ,负样本数为 ,正样本采样概率为 ,负样本采样概率为 ,其中 $n=m/l$. $ p = \frac{a}{a + b}$…

4 关于word2vec的skip-gram模型使用负例采样nce_loss损失函数的源码剖析

tf.nn.nce_loss是word2vec的skip-gram模型的负例采样方式的函数,下面分析其源代码. 1 上下文代码 loss = tf.reduce_mean( tf.nn.nce_loss(weights=nce_weights, biases=nce_biases, labels=train_labels, inputs=embed, num_sampled=num_sampled, num_classes=vocabulary_size)) 其中, train_inputs =…

c#解析XML文件来获得pascal_voc特定目标负样本

近期在做船仅仅识别方面的事情,须要大量的负样本来训练adaboost分类器. 我从网上下载到一个pascal_voc的数据集.须要找到不包括船仅仅的那些复制出来. 数据集特点对于每一个图片有一个xml文件.介绍了这个文件的信息,有个object标签介绍了图片中目标类别比方上面这副图片的xml文件为: <annotation> <folder>VOC2007</folder> <filename>000001.jpg</filename> &l…

归纳学习(Inductive Learning),直推学习(Transductive Learning),困难负样本(Hard Negative)

归纳学习(Inductive Learning): 顾名思义,就是从已有训练数据中归纳出模式来,应用于新的测试数据和任务.我们常用的机器学习模式就是归纳学习. 直推学习(Transductive Learning): 也叫转导学习,指的是由当前学习的知识直接推广到指定的部分数据上.即用于训练的数据包含了测试数据,学习过程是作用在这个固定的数据上的,一旦数据发生改变,需要重新进行学习训练. Inductive Learning 对应于meta-learning(元学习),要求从诸多给定的任务和数据…

【项目】百度搜索广告CTR预估

-------倒叙查看本文. 6,用auc对测试的结果进行评估: auc代码如下: #!/usr/bin/env python import sys def auc(labels,predicted_ctr): i_sorted = sorted(range(len(predicted_ctr)),key = lambda i : predicted_ctr[i],reverse = True) auc_temp = 0.0 tp = 0.0 tp_pre = 0.0 fp = 0.0 fp_p…

KDDCUP CTR预测比赛总结

赛题与数据介绍给定查询和用户信息后预测广告点击率搜索广告是近年来互联网的主流营收来源之一.在搜索广告背后,一个关键技术就是点击率预测-----pCTR(predict the click-through rate),由于搜索广告背后的经济模型(economic model )需要pCTR的值来对广告排名及对点击定价.本次比赛提供的训练实例源于腾讯搜索引擎的会话日志(sessions logs), soso.com,要求参赛者精准预测测试实例中的广告点击率. 训练数据文件TRAINING DA…

美团DSP

https://blog.csdn.net/LW_GHY/article/details/71455535 ADX出价调整, 预估ctr抽样后调整还原 2. 动态调整报价在DSP的报价环节,点击率预估模型会对每一个流量预估出一个CTR,为了适应adx市场的需要,会加上指数和系数项进行调整.但是通过这种报价方式获取的流量,由于外部竞争环境的变化,流量天然在不同时段的差异,经常会出现CPC不稳定.该报价的系数对于所有的媒体都是一致的,而一般的优质媒体都是有底价的,且不同媒体的底价不一致,造成该报价方…