Bayes’i Tatmak

Python ile Bayesçi Veri Analizi

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

Binom dağılımı

Ayrık bir dağılım; yalnızca iki değer alır:
- Başarı (1)
- Başarısızlık (0)
Tek parametre: başarı olasılığı.
Görev: çekiliş (başarı/başarısızlık) listesine göre başarı olasılığını tahmin etmek.

Python’da binom dağılımı

100 denemedeki başarı sayısı:

import numpy as np
np.random.binomial(100, 0.5)

np.random.binomial(100, 0.5)

Binomdan örneklem alma:

import numpy as np
np.random.binomial(1, 0.5, size=5)

array([1, 0, 0, 1, 1])

Tura (heads) olasılığı

get_heads_prob() - özel bir fonksiyon
girdi: yazı-tura listesi
çıktı: başarı olasılığı dağılımı (liste)

import numpy as np
tosses = np.random.binomial(1, 0.5, size=1000)
print(tosses)

[1 0 0 0 1 1 0 1 1 ... ]

Tura (heads) olasılığı

heads_prob = get_heads_prob(tosses)
print(heads_prob)

[0.47815295 0.51679212 0.51684779 ... ]

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.kdeplot(heads_prob, 
            shade=True, 
            label="heads probabilty")
plt.show()

X ekseninde 0,51 civarında tepe yapan simetrik, çan eğrisi.

Hadi biraz yazı-tura atalım!

Python ile Bayesçi Veri Analizi