Python में Bayes Rule
इस अभ्यास में आप Bayes फ़ॉर्मूला सेट करने, नया एविडेंस मिलने पर अपनी 'मान्यताओं' को अपडेट करने, और ज्यादा सटीक नतीजा पाने का एक प्रैक्टिकल उदाहरण करेंगे. उदाहरण आपके ऑनलाइन सॉफ्टवेयर प्रोडक्ट के लिए किसी यूज़र के अपना अकाउंट बंद करने की संभावना से संबंधित है.
हमें ये प्रायिकताएँ पता हैं:
- 7% (0.07) लोग अगले महीने अपना अकाउंट बंद करने की संभावना रखते हैं
- 15% (0.15) अकाउंट वाले लोग आपके प्रोडक्ट से नाखुश हैं (लेकिन आपको नहीं पता कि कौन!)
- 35% (0.35) लोग जो अपना अकाउंट बंद करने की संभावना रखते हैं, आपके प्रोडक्ट से नाखुश हैं
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Hyperparameter Tuning
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Assign probabilities to variables
p_unhappy = ____
p_unhappy_close = ____