通常预测的点击率都是不准的，需要校准。例如，boosted trees and SVM预测结果趋于保守，即预测的概率偏向于中值；而对于NaiveBayes预测的概率，小概率趋于更小，大概率趋于更大。常用的校准方法有Binning和Pair‐Adjacent
Violators (PAV)；下面分别说说这两种方法。
Binning思想比较简单，也容易实现。
需要说明的是，通常校准算法...
分类：
其他好文 时间：
2014-10-18 22:24:00
阅读次数：
713
SVM NG课件 2014年9月28日 16:39 1.Margins 边距 Functional Margin 考虑sigmoid函数 如果x>0 越大越接近1，我们就有更大的信心认为预测结果是1，如果x<0 越小就越可能认为预测是0 ， 而如果x接近原点，那么预测结果0.5左右预测结果不那么可信...
分类：
其他好文 时间：
2014-09-28 21:41:45
阅读次数：
236
机器学习中的数据不平衡问题最近碰到一个问题，其中的阳性数据比阴性数据少很多，这样的数据集在进行机器学习的时候会使得学习到的模型更偏向于预测结果为阴性。查找了相关的一些文献，了解了一些解决这个问题的一些方法和技术。首先，数据集不平衡会造成怎样的问题呢。一般的学习器都有下面的两个假设：一个是使得学习器的...
分类：
其他好文 时间：
2014-08-20 15:52:02
阅读次数：
229
项目介绍：1. 需要预测的数据：2. 采用的权函数以及形函数：3. 求解的形函数曲线结果：4.
算法流程图：5. 预测结果：x=[234 255 255 76 12];y=[162 242 176 54 55];z=[199 200 57 50
73];对应的预测结果为:>> MLS_Output....
分类：
移动开发 时间：
2014-06-12 06:17:39
阅读次数：
510
