Chuyển đến nội dung chính

Khóa học

Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Trung cấpTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 08, 2024

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

RProbability & Statistics

4 gio

14 video

47 Bài tập

3,600 XP

5,205

Giấy chứng nhận Thành tích

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Mixture modeling là một cách biểu diễn quần thể khi chúng ta quan tâm đến tính không đồng nhất của chúng. Mixture models sử dụng các phân phối xác suất quen thuộc (ví dụ: Gaussian, Poisson, Binomial) để cung cấp một khung thống kê thuận tiện nhưng chặt chẽ cho việc phân cụm và phân loại. Khác với các phương pháp phân cụm tiêu chuẩn, chúng ta có thể ước tính xác suất thuộc về một cụm và suy luận về các phân nhóm trong quần thể. Chẳng hạn, trong bối cảnh marketing, bạn có thể muốn phân cụm các nhóm khách hàng khác nhau và tìm xác suất tương ứng của họ trong việc mua các sản phẩm cụ thể để nhắm mục tiêu tốt hơn với các chương trình khuyến mãi tùy biến. Khi áp dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho một tập tài liệu lớn, bạn có thể muốn phân cụm tài liệu theo các chủ đề khác nhau và hiểu tầm quan trọng của từng chủ đề trong mỗi tài liệu. Trong khóa học này, bạn sẽ học Mixture Models là gì, cách ước lượng chúng, và khi nào nên áp dụng!

Điều kiện tiên quyết

Intermediate R Introduction to the Tidyverse Foundations of Probability in R

1

Giới thiệu về Mixture Models

Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu các khái niệm nền tảng trong phân cụm dựa trên mô hình và cách tiếp cận này khác gì so với các kỹ thuật phân cụm khác. Bạn sẽ học quy trình sinh của Gaussian Mixture Models cũng như cách trực quan hóa các cụm.

Giới thiệu về phân cụm dựa trên mô hình

Các phương pháp phân cụm

Khám phá dữ liệu giới tính

Phân phối Gaussian

Lấy mẫu từ phân phối Gaussian

(không tốt lắm) Ước lượng trung bình và độ lệch chuẩn

Mô hình trộn Gaussian (GMM)

Mô phỏng hỗn hợp của hai phân phối Gaussian

Vẽ biểu đồ histogram cho Gaussian Mixture

Hỗn hợp của ba phân phối Gaussian

Bắt Đầu Chương

2

Cấu trúc của Mixture Models và Ước lượng Tham số

Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu cấu trúc chính của Mixture Models, cách xử lý các loại dữ liệu khác nhau với phương pháp này và cách ước lượng các tham số liên quan. Để thực hiện việc ước lượng, bạn sẽ học một phương pháp lặp gọi là thuật toán Expectation-Maximization.

Cấu trúc của mô hình trộn (mixture models)

Nên dùng phân phối xác suất nào?

Bộ dữ liệu chữ số viết tay

Ước lượng tham số

Ước lượng khi đã biết xác suất

Tính các xác suất

Thuật toán EM

Hàm kỳ vọng

Hàm tối đa hóa

Áp dụng hai bước

Vẽ biểu đồ các cụm ước lượng

Bắt Đầu Chương

3

Mixture of Gaussians với `flexmix`

Chương này minh họa cách khớp Gaussian Mixture Models trong 1 và 2 chiều với gói flexmix. Dữ liệu sử dụng gồm 10.000 quan sát về cân nặng, chiều cao, chỉ số khối cơ thể và giới tính tự khai báo của con người.

Mô hình hỗn hợp Gaussian một biến

Số lượng cụm

Số lượng tham số

Mô hình Hỗn hợp Gaussian một biến với flexmix

Trường hợp đơn biến với flexmix

Trích xuất tham số cho trường hợp đơn biến

Trực quan hóa Mô hình Hỗn hợp Gaussian một biến

So sánh kết quả

Mô hình Hỗn hợp Gauss hai biến

Hệ số chéo trong ma trận hiệp phương sai

Tham số trong trường hợp hai biến

Mô hình Hỗn hợp Gaussian hai biến với flexmix

Ước lượng mô hình với các hạng chéo

Lấy các thành phần

Tạo các ellipse

Trực quan hóa các cụm

Bắt Đầu Chương

4

Mixture Models Vượt ra ngoài Gaussian

Trong mô-đun này, bạn sẽ học cách Mixture Models mở rộng để xét các phân phối xác suất khác với Gaussian và cách khớp các mô hình này với flexmix. Các tập dữ liệu sử dụng là ảnh chữ số viết tay và số vụ phạm tội ở thành phố Chicago. Với tập dữ liệu đầu tiên, bạn sẽ tìm các cụm tóm tắt các chữ số viết tay; với tập dữ liệu thứ hai, bạn sẽ tìm các cụm cộng đồng nơi mức độ an toàn khác nhau (nguy hiểm hơn hoặc an toàn hơn để sinh sống).

Mô hình trộn Bernoulli

Ảnh nhị phân

Bao nhiêu giá trị?

Mô hình trộn Bernoulli với flexmix

Chữ số viết tay với `flexmix`

Mô hình trộn Poisson

Khám phá lambda

Lấy mẫu từ phân phối Poisson

Mô hình trộn Poisson với flexmix

Dữ liệu tội phạm với `flexmix`

Bắt Đầu Chương

Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Các Mô hình Hỗn hợp trong R ngay hôm nay!

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.