使用R语言学习概率图模型
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更新于2024-07-20
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"Learning Probabilistic Graphical Models in R 是一本由 David Bellot 编著,PACKT Publishing 在2016年出版的书籍。本书旨在通过实际问题和R语言的代码示例介绍概率图模型(Probabilistic Graphical Models,PGM)。PGM结合了概率论与图论,主要分为两种图形表示形式:贝叶斯网络和马尔科夫网络。R语言拥有许多用于实现图形模型的包。
书中的内容首先引导读者将传统的统计模型转化为概率图模型,并探讨如何在图形模型中进行精确推理。接下来,作者会介绍一系列现代R包,帮助读者对模型进行推断,包括执行贝叶斯线性回归,展示在预测问题中采用概率方法的优势。
随后,读者将深入学习如何使用R包并实践其技术。最后,书中会涉及机器学习应用,尤其在大数据领域的聚类和隐藏信息发现,以及PCA(主成分分析)和ICA(独立成分分析)这两种用于处理大规模问题的重要方法。
本书适用于希望通过解决实际问题和R代码示例来学习概率图模型的读者,旨在提升他们在数据分析和机器学习领域的技能。"
本书的核心知识点包括:
1. **概率图模型基础**:理解PGM的基本概念,包括贝叶斯网络和马尔科夫网络的构建和性质。
2. **统计模型到PGM的转换**:学习如何将传统的统计模型如线性回归、逻辑回归等转换为图形模型。
3. **图形模型中的精确推理**:掌握在图形结构中进行概率推理的技术和算法。
4. **R包的应用**:了解并应用R中的`bnlearn`、`gRain`、`pgm`等包进行图形模型的建模和推断。
5. **贝叶斯线性回归**:通过实例演示贝叶斯方法在回归分析中的优势,尤其是在不确定性估计和预测中的应用。
6. **概率预测**:学习如何利用PGM进行更有效的预测,并对比传统统计方法。
7. **机器学习应用**:探讨PGM在聚类分析、大数据隐藏信息发现以及降维方法PCA和ICA中的应用。
8. **数据处理和降维**:PCA和ICA的理论与实践,用于处理大规模数据集,减少计算复杂度,提取关键信息。
通过本书的学习,读者不仅能深入理解概率图模型的原理,还能掌握R语言在该领域的实践技巧,从而在实际数据分析和机器学习项目中更有效地解决问题。
2018-06-16 上传
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