Lewati ke konten utama

Kursus

Model Campuran di R

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 08/2024

Pelajari model campuran: kerangka kerja statistik yang praktis dan formal untuk pengelompokan dan klasifikasi probabilistik.

Mulai Kursus Gratis

RProbability & Statistics

4 jam

14 videos

47 Latihan

3,600 XP

5,206

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

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!

Persyaratan

Intermediate R Introduction to the Tidyverse Foundations of Probability in R

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 model

Pendekatan pengelompokan (clustering)

Jelajahi data gender

Distribusi Gaussian

Sampling a Gaussian distribution

(kurang baik) Estimasi mean dan sd

Model campuran Gaussian (GMM)

Mensimulasikan campuran dua distribusi Gaussian

Plot histogram Campuran Gaussian

Campuran tiga distribusi Gaussian

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.

Struktur model campuran

Distribusi peluang yang mana?

Himpunan data digit tulisan tangan

Estimasi parameter

Estimasi dengan probabilitas yang diberikan

Menghitung probabilitas

Algoritma EM

Fungsi expectation

Fungsi maximization

Terapkan dua langkah

Plot klaster yang diestimasi

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.

Model Campuran Gaussian Univariat

Jumlah klaster

Jumlah parameter

Model Campuran Gaussian Univariat dengan flexmix

Kasus univariat dengan flexmix

Mengambil Parameter untuk Kasus Univariat

Memvisualisasikan Gaussian Mixture Model Univariat

Bandingkan hasilnya

Model Campuran Gaussian Bivariat

Cross-term dari matriks kovarians

Parameter pada kasus bivariat

Model Campuran Gaussian Bivariat dengan flexmix

Sesuaikan model dengan suku silang

Ambil komponennya

Buat elipsnya

Visualisasikan klaster

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.

Model Campuran Bernoulli

Citra biner

Berapa banyak nilai?

Model Campuran Bernoulli dengan flexmix

Angka tulisan tangan dengan `flexmix`

Model Campuran Poisson

Menemukan lambda

Sampel dari distribusi Poisson

Model Campuran Poisson dengan flexmix

Data kejahatan dengan `flexmix`

Model Campuran di R

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Model Campuran di R Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.