"Learning Bayesian Models with R" 是一本专为数据科学家和软件工程师设计的书籍,旨在通过R语言教授贝叶斯机器学习方法,并解决实际的大数据问题。书中的内容涵盖了概率理论、分类模型、线性回归、贝叶斯网络、大数据框架(如Hadoop和Spark)中的贝叶斯推理等。 本书适合对概率论和分析有一定基础,且熟悉R编程语言的读者。书中的章节由浅入深,首先介绍概率论和R编程环境的基础知识,然后逐步引导读者理解贝叶斯推断的原理。书中涉及的机器学习方法包括监督学习和无监督学习,如贝叶斯逻辑回归模型和贝叶斯线性回归。此外,还介绍了如何在大规模数据集上进行贝叶斯推理,利用MapReduce程序和云计算。 书中每章都以理论描述开始,用简单易懂的语言解释方法,接着讨论相关的R包,并提供来自UCI机器学习仓库的数据集实例。每个章节末尾还设有练习题,帮助读者巩固概念和R包的使用。 在深度学习部分,书里探讨了当前人工智能前沿的神经网络模型,展示了贝叶斯方法在处理大数据时的应用,特别是使用Hadoop和Spark框架。 全书采用理论与实践相结合的方式,先讲解贝叶斯模型的理论,然后详细介绍R包的实现,通过数据集示例和练习来提升读者的实践经验。 目录概览: 1. 概率理论介绍:涵盖概率分布、条件概率、贝叶斯定理、边缘分布、期望和协方差等基础知识。 2. R语言环境:讲解如何设置R环境和安装必要的包,以及R编程基础,包括数据类型、数据结构、数据导入导出、循环控制结构和函数等。 3. 贝叶斯推断入门:介绍贝叶斯推断的基本概念。 4. 贝叶斯机器学习:运用贝叶斯推断进行机器学习,包括分类和回归任务。 5. 贝叶斯回归模型:讲解如何构建和应用贝叶斯回归模型。 6. 其他章节内容未给出,但可以推测将涉及更复杂的贝叶斯模型和实际应用。 通过阅读这本书,读者可以系统地学习贝叶斯方法,并掌握在R环境中应用这些方法解决实际问题的技能。无论是对数据分析新手还是经验丰富的专业人士,都能从中受益,提升在大数据和机器学习项目中的表现。
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