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从数据中推断用户行为--模型实现

接着上一篇讲吧:https://yq.aliyun.com/articles/656644?spm=a2c4e.11155435.0.0.5b663312UP3TMa 1.用户短信模型 C(t) ~ Poisson(lambda_1) t < tau # 用户在第t天前每天收到的短信数量C服从参数为lambda_1的泊松分布。 ~ Poisson(lambda_2) t >= tau # 用户在第t天前每天收到的短信数量C服从参数为lambda_2的泊松分布。 其中 lambda_1~Exp(1/alpha) lambda_2~Exp(1/alpha), # lambda_1,lambda_2都服从参数为alpha 的指数分布。 alpha = E(data). # alpha是真实样本数据的平均值,也称为样本的数学期望。 那么我们希望从lambda的先验概率中产生大量的lambda,然后不断的 2.lambda的先验 lambda服...

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