大數(shù)據(jù)分析為什么要學習R中的條件概率

　　通過快速增長的R學習數(shù)據(jù)分析師中的R：條件概率，將您的數(shù)據(jù)科學和統(tǒng)計知識再上一個新臺階。
 

　　在大數(shù)據(jù)分析為什么要學習R種的條件概率中，您將學習條件概率的基礎(chǔ)知識，然后深入研究更高級的概念，例如貝葉斯定理和樸素貝葉斯算法。當你學習，你會用你[R技能，把理論付諸實踐，并建立一個工作的這些關(guān)鍵統(tǒng)計的概念知識。
 

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　　R中的條件概率涵蓋了哪些內(nèi)容?
 

　　條件概率是概率論的一個領(lǐng)域，顧名思義，該領(lǐng)域涉及根據(jù)特定條件測量特定事件發(fā)生的概率。
 

　　在大數(shù)據(jù)分析為什么要學習R種的條件概率中，它以R路徑中的Data Analyst中的“ 概率基礎(chǔ)知識”課程為基礎(chǔ)，我們將從基礎(chǔ)概念的一些課程開始，例如條件概率公式，乘法規(guī)則，統(tǒng)計依存關(guān)系和獨立性等等。
 

　　從那里，我們將看一下貝葉斯定理以及如何將其用于計算概率。我們將檢查先驗概率分布和后驗概率分布。然后，通過學習Naive Bayes算法(數(shù)據(jù)科學家使用的一種通用統(tǒng)計工具)來探究并應用其中的一些統(tǒng)計概念。
 

　　最后，您將在一個新的指導項目中實踐所有新知識，這將挑戰(zhàn)您使用Naive Bayes算法，使用超過5,000條消息的數(shù)據(jù)集來構(gòu)建SMS垃圾郵件過濾器。
 

　　在課程結(jié)束時，您將很容易使用條件概率規(guī)則根據(jù)條件為事件分配概率。您會知道這些事件何時對其他事件具有統(tǒng)計依賴性(或沒有統(tǒng)計依賴性)。您將能夠使用貝葉斯定理根據(jù)先驗知識分配概率。
 

　　當然，您將建立一個很酷的SMS垃圾郵件過濾器，該過濾器利用Naive Bayes算法(以及您在整個學習過程中一直在構(gòu)建的所有R編程技能)!
 

　　為什么我需要知道這一點?
 

　　條件概率是統(tǒng)計的重要領(lǐng)域，在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學工作中經(jīng)常出現(xiàn)。理解這一點對于確保您的分析基于可靠的統(tǒng)計基礎(chǔ)非常重要，并且您不會從數(shù)據(jù)中得出錯誤的結(jié)論。
 

　　實際上，在數(shù)據(jù)科學工作面試中，關(guān)于貝葉斯定理和樸素貝葉斯算法的問題特別普遍。例如，可能會要求您使用Naive Bayes算法解釋“幕后”的情況。了解它的工作原理(大數(shù)據(jù)分析為什么要學習R種的條件概率將在大數(shù)據(jù)分析為什么要學習R種的條件概率中介紹)有助于您證明您不僅僅是從GitHub復制粘貼，而且您真正了解了構(gòu)成分析基礎(chǔ)的數(shù)學知識。