Zacznij terazZacznij za darmo

Definiowanie bayesowskiego modelu regresji

Masz za zadanie zbudować model predykcyjny do prognozowania dziennej liczby kliknięć na podstawie liczby wyświetlanych reklam ubrań i sneakersów. Postanawiasz użyć bayesowskiej regresji liniowej. Model zdefiniowałeś następująco:

Definicja modelu określająca, że liczba kliknięć ma rozkład normalny ze średnią β0 + β1 * clothes-ads-shown + β2 * sneakers-ads-shown oraz pewnym odchyleniem standardowym. Prior dla β0 to N(0, 001), dla β1 to N(0.1, 0.3), a dla β2 to N(0.2, 0.2).

Które z poniższych stwierdzeń dotyczących twojego modelu jest fałszywe?

To ćwiczenie jest częścią kursu

Bayesowska analiza danych w Pythonie

Zobacz kurs

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń

Rozpocznij ćwiczenie