大数据分析为什么要学习R中的条件概率
通过快速增长的R学习数据分析师中的R：条件概率，将您的数据科学和统计知识再上一个新台阶。
在大数据分析为什么要学习R种的条件概率中，您将学习条件概率的基础知识，然后深入研究更高级的概念，例如贝叶斯定理和朴素贝叶斯算法。当你学习，你会用你[R技能，把理论付诸实践，并建立一个工作的这些关键统计的概念知识。
准备开始学习了吗?单击下面的按钮，以深入研究R中的条件概率或向下滚动以了解有关此新课程的更多信息。
R中的条件概率涵盖了哪些内容?
条件概率是概率论的一个领域，顾名思义，该领域涉及根据特定条件测量特定事件发生的概率。
在大数据分析为什么要学习R种的条件概率中，它以R路径中的Data Analyst中的“ 概率基础知识”课程为基础，我们将从基础概念的一些课程开始，例如条件概率公式，乘法规则，统计依存关系和独立性等等。
从那里，我们将看一下贝叶斯定理以及如何将其用于计算概率。我们将检查先验概率分布和后验概率分布。然后，通过学习Naive Bayes算法(数据科学家使用的一种通用统计工具)来探究并应用其中的一些统计概念。
最后，您将在一个新的指导项目中实践所有新知识，这将挑战您使用Naive Bayes算法，使用超过5,000条消息的数据集来构建SMS垃圾邮件过滤器。
在课程结束时，您将很容易使用条件概率规则根据条件为事件分配概率。您会知道这些事件何时对其他事件具有统计依赖性(或没有统计依赖性)。您将能够使用贝叶斯定理根据先验知识分配概率。
当然，您将建立一个很酷的SMS垃圾邮件过滤器，该过滤器利用Naive Bayes算法(以及您在整个学习过程中一直在构建的所有R编程技能)!
为什么我需要知道这一点?
条件概率是统计的重要领域，在数据分析和数据科学工作中经常出现。理解这一点对于确保您的分析基于可靠的统计基础非常重要，并且您不会从数据中得出错误的结论。
实际上，在数据科学工作面试中，关于贝叶斯定理和朴素贝叶斯算法的问题特别普遍。例如，可能会要求您使用Naive Bayes算法解释“幕后”的情况。了解它的工作原理(大数据分析为什么要学习R种的条件概率将在大数据分析为什么要学习R种的条件概率中介绍)有助于您证明您不仅仅是从GitHub复制粘贴，而且您真正了解了构成分析基础的数学知识。