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提取码：rgo6书名：R的极客理想——高级开发篇
作者：张丹
豆瓣评分：6.8
出版社：机械工业出版社
出版年份：2015-7
内容简介：
【编辑推荐】
资深R语言用户多年实战经验的结晶，介绍R语言本身的核心技术以及R语言在不同领域的跨学科综合应用，借助每日中国天气的应用案例和游戏开发的案例，揭秘完整的R包开发流程，帮助读者创建自己的R包，打开R语言产品化的思路。
【内容简介】
R的极客理想”系列图书以作者多年开发经验为素材，系统地梳理了R语言的知识。在《R的极客理想——工具篇》中介绍了R语言的30多个工具包的使用方法，并以IT人的视角，告诉读者如何高效地使用第三方R包。
《R的极客理想——高级开发篇》则以R语言的高级编程为主，辅以跨界知识的综合运用。书中首先阐释如何用R语言实现数学、统计计算以及模型建立，应用包括协同过滤算法、基于矩阵的PageRank算法、遗传算法和金融交易策略模型等。详细介绍了R语言的环境空间、文件系统管理、S3、S4、RC和R6四种面向对象的程序设计。还介绍完整的R包开发流程，并提供每日中国天气的应用案例和游戏开发的案例，帮助读者创建自己的R包，打开R语言产品化的思路。
书中介绍了多个场景案例，不仅从学术的角度完成了模型设计，而且用计算机的方法把产品实现。通过案例的学习，可以让不同学科背景的R语言使用者，站在其他人的角度，找到新的思维方法。
《R的极客理想——量化投资篇》将介绍R语言在金融领域的应用，真正地让技术人员把自己的知识变成价值。
作者简介：
张丹，R语言资深用户，系统架构师，况客科技联合创始人(Qutke.com）。有10年IT程序开发和系统架构设计的经验，精通Java、R和Javascript三种编程语言，熟悉数据挖掘、统计和金融的多种算法。目前在互联网金融量化投资方向创业中，个人博客Alexa全球排名前10万。
以色列航空。不准点有很多原因，天气、流量控制、机械故障、调度、旅客配合等等，都有可能造成飞机晚点。
根据数据统计，以色列航空的整体晚点率居然高达56%，这对于任何一个乘坐飞机的乘客来说都是无法忍受的。
它是一种基于贝叶斯定理的分类技术，具有预测者之间的独立性假设。简单地说，朴素贝叶斯分类器假定类中的特定特征的存在与任何其他特征的存在无关。例如，水果如果是红色的、圆的、直径约3英寸的，那么久可以被认为是一个苹果。即使这些特征彼此依赖或存在其他特征，朴素贝叶斯分类器将考虑所有这些属性来独立地区分这种水果是苹果的概率。朴素贝叶斯模型易于建立，特别适用于非常大的数据集。虽然简单，但朴素贝叶斯是已知的高性能甚至高度复杂的分类方法。
Bayes定理为P（C）、P（X）和P（X，C）的后验概率p（C* x）的计算提供了一种途径。请看下面的方程式：
机器学习算法：朴素贝叶斯｜python与r语言代码实现
在这里，
P（C x）是给定（属性）的类（目标）的后验概率。
P（C）是类的先验概率。
P（x，c）是预测给定类的概率。
P（x）是预测器的先验概率。
例子：让我们用一个例子来理解它。下面我有一个训练数据集的天气和相应的目标变量“玩”。现在，我们需要根据天气情况来判断玩家是否想玩。让我们按照下面的步骤来执行它。
步骤1：将数据集转换为频率表
步骤二：通过发现阴暗概率＝0.29和概率为0.64的概率来创建似然表。
机器学习算法：朴素贝叶斯｜python与r语言代码实现
步骤三：使用朴素贝叶斯方程计算每个类的后验概率。具有最高后验概率的类是预测的结果。
问题：如果天气晴朗，玩家会想玩，这个说法是正确的吗？
我们可以用上面讨论的方法求解它，所以P(Yes | Sunny) = P( Sunny | Yes) * P(Yes) / P (Sunny)
这里我们有P (Sunny |Yes) = 3/9 = 0.33, P(Sunny) = 5/14 = 0.36, P( Yes)= 9/14 = 0.64 得出， P (Yes | Sunny) = 0.33 * 0.64 / 0.36 = 0.60，具有较高的概率。
朴素贝叶斯使用类似的方法来预测基于不同属性的不同类别的概率。该算法主要用于文本分类，存在多类问题。
