大數(shù)據(jù)分析為什么要學(xué)習(xí)R中的條件概率

　　通過快速增長的R學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析師中的R：條件概率，將您的數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)知識(shí)再上一個(gè)新臺(tái)階。
 

　　在大數(shù)據(jù)分析為什么要學(xué)習(xí)R種的條件概率中，您將學(xué)習(xí)條件概率的基礎(chǔ)知識(shí)，然后深入研究更高級(jí)的概念，例如貝葉斯定理和樸素貝葉斯算法。當(dāng)你學(xué)習(xí)，你會(huì)用你[R技能，把理論付諸實(shí)踐，并建立一個(gè)工作的這些關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)的概念知識(shí)。
 

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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(gè)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(xué)習(xí)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(shí)”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(jì)依存關(guān)系和獨(dú)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(jì)算概率。我們將檢查先驗(yàn)概率分布和后驗(yàn)概率分布。然后，通過學(xué)習(xí)Naive Bayes算法(數(shù)據(jù)科學(xué)家使用的一種通用統(tǒng)計(jì)工具)來探究并應(yīng)用其中的一些統(tǒng)計(jì)概念。
 

　　最后，您將在一個(gè)新的指導(dǎo)項(xiàng)目中實(shí)踐所有新知識(shí)，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(shí)，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(huì)知道這些事件何時(shí)對(duì)其他事件具有統(tǒng)計(jì)依賴性(或沒有統(tǒng)計(jì)依賴性)。您將能夠使用貝葉斯定理根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)分配概率。
 

　　當(dāng)然，您將建立一個(gè)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(gè)學(xué)習(xí)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(diǎn)?
 

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

　　實(shí)際上，在數(shù)據(jù)科學(xué)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(huì)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(xué)習(xí)R種的條件概率將在大數(shù)據(jù)分析為什么要學(xué)習(xí)R種的條件概率中介紹)有助于您證明您不僅僅是從GitHub復(fù)制粘貼，而且您真正了解了構(gòu)成分析基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)知識(shí)。