Python/STAN Implementation of Multiplicative Marketing Mix Model, with Deep Dive into Adstock... | Towards Data Science
Python/STAN Implementation of Multiplicative Marketing Mix Model, with Deep Dive into Adstock… Python/STAN Implementation of Multiplicative Marketing Mix Model With Deep Dive into Adstock, Diminishing Return, ROAS, and mROAS Full code and simulated dataset are posted on my Github repo: https://github.com/sibylhe/mmm_stan The methodology of this project is based on this paper by Google, but is appl
StanでAizu Online Judgeの難易度・習熟度を推定したい（１：モデル式） - くじらにっき++
シリーズ一覧 kujira16.hateblo.jp kujira16.hateblo.jp はじめに Aizu Online Judge (AOJ) という競技プログラミングの練習サイトがあります。 AIZU ONLINE JUDGE: Programming Challenge 解けるか解けないかくらいのちょうど良い難易度の問題に取り組むことが一番成長につながるはずなので，それぞれ問題の難易度やそれぞれのユーザの習熟度を定量的に評価して推薦システムを作りたい気分になります。AOJの 各ユーザのページ にはこれまでの正答数やレーティングが表示されていますが，この2つの値はユーザの習熟度とは必ずしも一致しません。簡単な問題ばかり解いていれば正答数は伸ばせますし*1，レーティング*2は回答者が少なくて簡単な問題を中心に解いていればかなり大きく伸びるためです。そのため，問題の難易度やそれぞれの
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GitHub - sibylhe/mmm_stan: Python/STAN Implementation of Multiplicative Marketing Mix Model, with deep dive into Adstock (carry-over effect), ROAS, and mROAS
GitHub - amber-kshz/ahiru-book-CmdStanPy: CmdStanPy implementation of codes in the book "StanとRでベイズ統計モデリング"
example-models/jupyter/covid-inf-rate at master · stan-dev/example-models
GitHub - MasazI/python-r-stan-bayesian-model-2: bayesian model by r and stan『StanとRでベイズ統計モデリング』by Python
