平台上线了一个抽奖活动,根据以往的活动经验,预计平台内有5%的用户对此类活动感兴趣,并且感兴趣的用户在每次曝光的点击率为30%,不感兴趣的用户的误触概率为5%。在实际数据中,我们能够观测到每个用户的曝光次数(expo_cnt)及点击次数(click_cnt),请写一个简单的python程序计算每个用户对此活动感兴趣的概率(假设每次曝光最多产生1次点击、且每次点击之间相互独立)

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平台上线了一个抽奖活动,根据以往的活动经验,预计平台内有5%的用户对此类活动感兴趣,并且感兴趣的用户在每次曝光的点击率为30%,不感兴趣的用户的误触概率为5%。在实际数据中,我们能够观测到每个用户的曝光次数(expo_cnt)及点击次数(click_cnt),请写一个简单的python程序计算每个用户对此活动感兴趣的概率(假设每次曝光最多产生1次点击、且每次点击之间相互独立)
贝叶斯公式。
初始,先验的每个用户对此活动感兴趣的概率是iter=0.05。

之后进行了若干次试验,根据试验结果不断更新所谓的后验概率。

如果出现了点击的结果,利用贝叶斯公式,
平台上线了一个抽奖活动,根据以往的活动经验,预计平台内有5%的用户对此类活动感兴趣,并且感兴趣的用户在每次曝光的点击率为30%,不感兴趣的用户的误触概率为5%。在实际数据中,我们能够观测到每个用户的曝光次数(expo_cnt)及点击次数(click_cnt),请写一个简单的python程序计算每个用户对此活动感兴趣的概率(假设每次曝光最多产生1次点击、且每次点击之间相互独立)
如果出现了未点击的结果,利用贝叶斯公式,
平台上线了一个抽奖活动,根据以往的活动经验,预计平台内有5%的用户对此类活动感兴趣,并且感兴趣的用户在每次曝光的点击率为30%,不感兴趣的用户的误触概率为5%。在实际数据中,我们能够观测到每个用户的曝光次数(expo_cnt)及点击次数(click_cnt),请写一个简单的python程序计算每个用户对此活动感兴趣的概率(假设每次曝光最多产生1次点击、且每次点击之间相互独立)

本题中试验结果之间的顺序不影响最后估计的后验概率。

def myfunc(e,c):         if e==0:             return round(0.05*100)         else:             # 那么不妨想成:先是c次点击,然后是e-c次不点击             iter=0.05             for i in range(1,c+1,1):                 iter=(iter*0.3)/(iter*0.3+(1-iter)*0.05)                 # print(f"{i=} {iter=}")             for j in range(1,e-c+1,1):                 iter=(iter*0.7)/(iter*0.7+(1-iter)*0.95)                 # print(f"{j=} {iter=}")             # print()             return round(100*iter)     class Solution:     def calculate_interest_probability(self , expo_cnt: List[int], click_cnt: List[int]) -> List[int]:         # write code here         # print((0.05*0.3)  / (  0.05*0.3+(1-0.05)*0.05 ))         # print(  (0.24*0.7)/(0.24*0.7+(1-0.24)*0.95)  )         n=len(expo_cnt)         ret=[]         for i in range(0,n,1):             e=expo_cnt[i]             c=click_cnt[i]             ret.append(myfunc(e,c))         return ret

编辑于 今天 08:10:39

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