مدلهای آمیخته در R
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
مدلسازی آمیخته روشی برای بازنمایی جمعیتها در زمانی است که ناهمگنی آنها مد نظر باشد. مدلهای آمیخته از توزیعهای احتمالی آشنا (مانند گاوسی، پوآسون، دوجملهای) استفاده میکنند تا یک چارچوب آماری مناسب و در عین حال رسمی برای خوشهبندی و طبقهبندی ارائه دهند. برخلاف رویکردهای خوشهبندی استاندارد، در این مدلها میتوان احتمال تعلق به یک خوشه را تخمین زد و درباره زیرجمعیتها استنباط کرد.
برای مثال، در حوزه بازاریابی، ممکن است مدرس بخواهد گروههای مختلف مشتریان را خوشهبندی کرده و احتمال خرید محصولات خاص توسط هر گروه را بیابد تا با پیشنهادهای سفارشی، آنها را بهتر هدف قرار دهد. هنگام اعمال پردازش زبان طبیعی (NLP) بر روی مجموعه بزرگی از اسناد، میتوان اسناد را در موضوعات مختلف خوشهبندی کرد و میزان اهمیت هر موضوع را در هر سند سنجید. در این دوره، مخاطب خواهد آموخت که مدلهای آمیخته چیستند، چگونه تخمین زده میشوند و چه زمانی استفاده از آنها مناسب است.
مدلهای آمیخته در R
-
مقدمهای بر خوشهبندی مدلمحور None
-
توزیع گاوسی None
-
مدلهای آمیخته گاوسی (GMM) None
-
ساختار مدلهای آمیخته None
-
تخمین پارامترها None
-
الگوریتم EM None
-
مدلهای آمیخته گاوسی تکمتغیره None
-
مدلهای آمیخته گاوسی تکمتغیره با flexmix None
-
مدلهای آمیخته گاوسی دومتغیره None
-
مدلهای آمیخته گاوسی دومتغیره با flexmix None
-
مدلهای آمیخته برنولی None
-
مدلهای آمیخته برنولی با flexmix None
-
مدلهای آمیخته پوآسون None
-
مدلهای آمیخته پوآسون با flexmix None
مشخصات آموزش
مدلهای آمیخته در R
- تاریخ به روز رسانی: 1404/12/10
- سطح دوره:متوسط
- تعداد درس:14
- مدت زمان :4:00:00
- حجم :327.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy