Learning Bayesian Models with R

This book is for statisticians, analysts, and data scientists who want to build a Bayes-based system with R and implement it in their day-to-day models and projects. It is mainly intended for Data Scientists and Software Engineers who are involved in the development of Advanced Analytics applications. To understand this book, it would be useful if you have basic knowledge of probability theory and analytics and some familiarity with the programming language R.

这是一本专为想要使用R语言构建贝叶斯系统的统计学家、分析师和数据科学家编写的书籍。这本书涵盖了概率论的基本概念、贝叶斯定理的基本概念、边缘分布的计算方法、R语言的包和编程范式、R语言的数据管理方法、广义线性模型的基本原理、无监督学习的特点和常见方法、半监督学习的方法和优势、人工神经网络的基本概念和结构、深层信念网络(DBN) 的定义和特点、深度信念网络及其预训练过程、Spark的内存分布式计算框架、R语言在大规模机器学习中的应用、贝叶斯推断在机器学习中的优势以及R语言的文档支持等内容。 这本书详细介绍了如何使用R语言进行贝叶斯推断，包括贝叶斯定理的应用、先验和后验概率的计算、贝叶斯模型平均等。同时，这本书还详细介绍了如何使用R语言进行无监督学习，包括聚类、关联规则挖掘、密度估计和维度降低等。此外，这本书还详细介绍了如何使用R语言进行半监督学习，包括标签传播算法等。 这本书还详细介绍了如何使用R语言进行深度学习，包括深度信念网络(DBN) 的构建和预训练过程等。同时，这本书还详细介绍了如何使用R语言进行分布式计算，包括Spark的内存分布式计算框架等。此外，这本书还详细介绍了如何使用