After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
Mixture modeling은 집단의 이질성에 관심이 있을 때 모집단을 표현하는 방법입니다. Mixture models는 익숙한 확률분포(예: Gaussian, Poisson, Binomial)를 사용해 클러스터링과 분류를 위한 간편하면서도 엄밀한 통계적 틀을 제공합니다. 일반적인 클러스터링 접근법과 달리, 각 클러스터에 속할 확률을 추정하고 하위 모집단에 대해 추론할 수 있습니다. 예를 들어 마케팅에서는 고객을 여러 그룹으로 클러스터링하고, 특정 상품을 구매할 확률을 그룹별로 파악해 맞춤 프로모션을 더 효과적으로 집행할 수 있습니다. 대규모 문서에 자연어 처리를 적용할 때는 문서를 주제별로 클러스터링하고, 각 문서에서 각 주제가 얼마나 중요한지 이해할 수 있습니다. 이 강의에서는 Mixture Models의 개념, 추정 방법, 그리고 언제 적용하는 것이 적절한지 학습합니다!
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
Mixture Models 소개
이 장에서는 모형 기반 클러스터링의 핵심 개념과 이 접근법이 다른 클러스터링 기법과 어떻게 다른지 소개합니다. 또한 Gaussian Mixture Model의 생성 과정을 배우고 클러스터를 시각화하는 방법을 익힙니다.
2
Mixture Models의 구조와 모수 추정
이 장에서는 Mixture Models의 기본 구조, 이 접근법으로 서로 다른 데이터 유형을 다루는 방법, 그리고 관련 모수를 추정하는 방법을 배웁니다. 추정을 위해 반복적 방법인 Expectation-Maximization 알고리즘을 학습합니다.
3
`flexmix`로 살펴보는 Gaussian Mixture
이 장에서는 `flexmix` 패키지를 사용해 1차원과 2차원에서 Gaussian Mixture Models를 적합하는 방법을 다룹니다. 사용되는 데이터는 체중, 키, 체질량지수와 보고된 성별을 포함한 10,000명의 관측치로 구성됩니다.
4
Gaussian을 넘어: 다양한 Mixture Models
이 모듈에서는 Mixture Models가 Gaussian 이외의 확률분포로 어떻게 확장되는지와, 이러한 모형을 `flexmix`로 적합하는 방법을 배웁니다. 사용되는 데이터셋은 손글씨 숫자 이미지와 시카고시 범죄 건수입니다. 첫 번째 데이터셋에서는 손글씨 숫자를 요약하는 클러스터를 찾고, 두 번째 데이터셋에서는 상대적으로 더 위험하거나 덜 위험한 지역 공동체의 클러스터를 찾습니다.
R
R로 배우는 Mixture Models
코스
완료
