用戶畫像中偏好排序方法

背景：機器學習 電商中常常須要計算或預測商品的轉化率。點擊率r=C/I,考慮兩種狀況：ide 一、對於冷啓的商品，點擊和曝光量都是0，此時，這個商品的CTR應是多少？函數 二、極端狀況下，商品的曝光量是1，點擊量是1，此時明顯CTR過大。學習 如何改善計算方法使得計算結果相對準確呢？下面兩種方法：威爾遜區間更偏向於統計學習方法，而貝葉斯平滑偏向於機器學習方法，都必定程度上緩解了小樣本數據帶來的計算

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