After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Pemodelan campuran adalah cara merepresentasikan populasi ketika kita tertarik pada heterogenitasnya. Model campuran menggunakan sebaran peluang yang sudah dikenal (misalnya Gaussian, Poisson, Binomial) untuk menyediakan kerangka statistik yang formal namun praktis bagi pengelompokan dan klasifikasi. Berbeda dari pendekatan pengelompokan standar, kita dapat mengestimasi probabilitas keanggotaan suatu klaster dan melakukan inferensi tentang subpopulasi. Sebagai contoh, dalam konteks pemasaran, Anda mungkin ingin mengelompokkan berbagai kelompok pelanggan dan menemukan probabilitas masing-masing untuk membeli produk tertentu guna menargetkan mereka dengan promosi khusus. Saat menerapkan pemrosesan bahasa alami pada sekumpulan dokumen yang besar, Anda mungkin ingin mengelompokkan dokumen ke dalam berbagai topik dan memahami seberapa penting tiap topik di setiap dokumen. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari apa itu Model Campuran, bagaimana cara mengestimasi model tersebut, dan kapan model ini tepat untuk digunakan!
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Pengantar Model Campuran
Pada bab ini, Anda akan diperkenalkan pada konsep dasar pengelompokan berbasis model dan bagaimana pendekatan ini berbeda dari teknik pengelompokan lainnya. Anda akan mempelajari proses pembangkitan Gaussian Mixture Models serta cara memvisualisasikan klasternya.
- Pengantar pengelompokan berbasis model50 XP
- Pendekatan pengelompokan (clustering)50 XP
- Jelajahi data gender100 XP
- Distribusi Gaussian50 XP
- Sampling a Gaussian distribution100 XP
- (kurang baik) Estimasi mean dan sd100 XP
- Model campuran Gaussian (GMM)50 XP
- Mensimulasikan campuran dua distribusi Gaussian100 XP
- Plot histogram Campuran Gaussian100 XP
- Campuran tiga distribusi Gaussian100 XP
2
Struktur Model Campuran dan Estimasi Parameter
Pada bab ini, Anda akan diperkenalkan pada struktur utama Model Campuran, cara menangani berbagai jenis data dengan pendekatan ini, serta cara mengestimasi parameter yang terlibat. Untuk melakukan estimasi, Anda akan mempelajari metode iteratif yang disebut algoritme Expectation-Maximization.
3
Campuran Gaussian dengan `flexmix`
Bab ini menunjukkan cara menyesuaikan Gaussian Mixture Models dalam 1 dan 2 dimensi dengan paket `flexmix`. Data yang digunakan terdiri dari 10.000 observasi orang dengan berat badan, tinggi badan, indeks massa tubuh, dan jenis kelamin yang diinformasikan.
4
Model Campuran di Luar Gaussian
Dalam modul ini, Anda akan mempelajari bagaimana Model Campuran diperluas untuk mempertimbangkan sebaran peluang yang berbeda dari Gaussian dan bagaimana model tersebut dipasang dengan `flexmix`. Himpunan data yang digunakan adalah citra digit tulisan tangan dan jumlah kejahatan di kota Chicago. Untuk himpunan data pertama, Anda akan menemukan klaster yang merangkum digit tulisan tangan, dan untuk himpunan data kedua, Anda akan menemukan klaster komunitas yang lebih atau kurang berbahaya untuk ditinggali.
R
Model Campuran di R
Kursus
Selesai
