Bedingte Wahrscheinlichkeit und Bayes' Theorem in R

Um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, muss man verstehen, wie Ereignisse einander beeinflussen. Wahrscheinlichkeit ist die Grundlage der Data Science, und die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten unter bestimmten Bedingungen ist für die Erstellung von Vorhersagemodellen unerlässlich. Dieser Kurs führt Sie durch die Kernkonzepte der bedingten Wahrscheinlichkeit und der statistischen Unabhängigkeit mit der Programmiersprache R. Sie werden von grundlegenden Wahrscheinlichkeitsregeln zur Implementierung eines Textklassifizierungsalgorithmus übergehen und Sie mit den mathematischen Grundlagen und Programmierkenntnissen ausstatten, die zur Analyse komplexer Datensätze erforderlich sind. Was Sie lernen: - Verstehen Sie grundlegende Wahrscheinlichkeitskonzepte, einschließlich empirischer, theoretischer und gemeinsamer Wahrscheinlichkeiten. - Anwenden von Zähltechniken wie Permutationen und Kombinationen zur Lösung komplexer Wahrscheinlichkeitsprobleme. - Berechnen Sie bedingte Wahrscheinlichkeiten und bewerten Sie die statistische Unabhängigkeit mit R. - Master Bayes' Theorem, um Wahrscheinlichkeiten auf der Grundlage neuer Beweise oder Vorwissen zu aktualisieren. - Erstellen Sie einen funktionierenden Textklassifizierer mit dem multinomialen Naive Bayes-Algorithmus in R. - Schreiben Sie sauberen, vektorisierten R-Code, um Textdaten zu verarbeiten und Wahrscheinlichkeiten effizient zu berechnen. Der Kurs beginnt mit der Kernterminologie und grundlegenden Definitionen, bevor er sich den bedingten Wahrscheinlichkeitsformeln widmet. Schließlich wenden Sie diese mathematischen Prinzipien an, um Textdaten in R zu bereinigen, zu formatieren und zu klassifizieren. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in Data Science und Statistik; keine vorherige fortgeschrittene Mathematik oder R-Programmiererfahrung ist erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um eine starke statistische Grundlage für Ihre Reise in die Datenwissenschaft zu schaffen.