Name: Mixture Models în R
Rating: 4.72 (25 reviews)

Descrierea cursului

Modelarea mixtă este o modalitate de a reprezenta populații atunci când suntem interesați de eterogenitatea lor. Modelele mixte folosesc distribuții de probabilitate cunoscute (de exemplu, Gaussiană, Poisson, Binomială) pentru a oferi un cadru statistic formal și accesibil pentru clustering și clasificare. Spre deosebire de abordările clasice de clustering, putem estima probabilitatea de apartenență la un cluster și putem face inferențe despre sub-populații. De exemplu, în contextul marketingului, poate dorești să grupezi diferite segmente de clienți și să determini probabilitățile lor de a cumpăra anumite produse, pentru a-i targeta mai eficient cu promoții personalizate. Când aplici procesarea limbajului natural pe un set mare de documente, poate dorești să grupezi documentele pe teme și să înțelegi cât de importantă este fiecare temă în fiecare document. În acest curs, vei învăța ce sunt Modelele Mixte, cum se estimează și când este potrivit să le aplici!

Cerințe prealabile

Intermediate R Introduction to the Tidyverse Foundations of Probability in R

Curriculum

Structura cursului

Introducere în Modelele Mixte

În acest capitol, vei fi introdus în conceptele fundamentale ale clusteringului bazat pe modele și vei vedea cum diferă această abordare de alte tehnici de clustering. Vei învăța procesul de generare al Modelelor Mixte Gaussiene și cum să vizualizezi clusterele.

Începe capitolul

Structura Modelelor Mixte și Estimarea Parametrilor

În acest capitol, vei fi introdus în structura principală a Modelelor Mixte, cum să abordezi diferite tipuri de date cu această metodă și cum să estimezi parametrii implicați. Pentru a realiza estimarea, vei învăța o metodă iterativă numită algoritmul Expectation-Maximization.

Începe capitolul

Mixturi de Gaussiene cu `flexmix`

Acest capitol arată cum să ajustezi Modele Mixte Gaussiene în 1 și 2 dimensiuni cu pachetul `flexmix`. Datele utilizate sunt formate din 10.000 de observații ale unor persoane, cu greutatea, înălțimea, indicele de masă corporală și genul declarat.

Începe capitolul

Modele Mixte Dincolo de Gaussiene

În acest modul, vei învăța cum se extind Modelele Mixte pentru a lua în considerare distribuții de probabilitate diferite de cea Gaussiană și cum se ajustează aceste modele cu `flexmix`. Seturile de date folosite sunt imagini cu cifre scrise de mână și numărul de infracțiuni din orașul Chicago. Pentru primul set de date, vei identifica clustere care rezumă cifrele scrise de mână, iar pentru al doilea, vei găsi clustere de comunități în funcție de nivelul de pericol.