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）
这好像是个错题，通过[0,0],[1,1]这两个可以计算出beta分布中的超参数。但是结果不对
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以上就是关于问题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）的答案
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