After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
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
Curriculum
Structura cursului
1
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.
- Introducere în clusterizarea bazată pe modele50 XP
- Abordări ale clusterizării50 XP
- Explorează datele despre gen100 XP
- Distribuția gaussiană50 XP
- Eșantionarea unei distribuții gaussiene100 XP
- (nu chiar) Estimări ale mediei și abaterii standard100 XP
- Modele de amestec gaussian (GMM)50 XP
- Simulează un amestec de două distribuții gaussiene100 XP
- Trasează histograma unui Gaussian Mixture100 XP
- Amestec de trei distribuții Gaussiene100 XP
2
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.
3
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.
4
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.
R
Mixture Models în R
Curs
finalizat
