Pythonでのベイズ則
この演習では、ベイズの公式を実際に設定し、新しい証拠を得て「信念」を更新し、より正確な結果を得る一連の流れを体験します。例としては、オンラインのソフトウェア製品において、ある人がアカウントを解約する可能性を考えます。
既知の確率は次のとおりです。
- 全体の7%（0.07）の人が、来月アカウントを解約しそうです
- アカウント保有者の15%（0.15）が、あなたの製品に不満を持っています（誰かはわかりません）
- アカウントを解約しそうな人のうち35%（0.35）が、あなたの製品に不満を持っています
この演習はコースの一部です
Pythonでのハイパーパラメータチューニング
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Assign probabilities to variables
p_unhappy = ____
p_unhappy_close = ____