Bayes का स्वाद

Python में Bayesian डेटा विश्लेषण

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

बाइनोमियल वितरण

एक डिस्क्रीट वितरण, जो केवल दो मान लेता है:
- सफलता (1)
- विफलता (0)
एक पैरामीटर: सफलता की प्रायिकता।
कार्य: दिए गए ड्रॉ (सफलता/विफलता) की सूची से सफलता की प्रायिकता का अनुमान लगाएँ।

Python में बाइनोमियल वितरण

100 ट्रायल में सफलताओं की संख्या:

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

np.random.binomial(100, 0.5)

बाइनोमियल से ड्रॉ लें:

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

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

हेड्स की प्रायिकता

get_heads_prob() - एक कस्टम फंक्शन
इनपुट: सिक्का उछालों की सूची
आउटपुट: सफलता की प्रायिकता का वितरण, एक सूची के रूप में

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

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

हेड्स की प्रायिकता

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()

एक सममित, घंटी-आकार का कर्व जो X-अक्ष के मान 0.51 के आसपास पीक करता है.

चलें, सिक्का उछालें!

Python में Bayesian डेटा विश्लेषण