Bayesian Statistics: Mixture Models introduces you to an important class of statistical models. The course is organized in five modules, each of which contains lecture videos, short quizzes, background reading, discussion prompts, and one or more peer-reviewed assignments. Statistics is best learned by doing it, not just watching a video, so the course is structured to help you learn through application.
от партнера
Bayesian Statistics: Mixture Models
Калифорнийский университет в Санта-КрузеОб этом курсе
Недавно просмотрено: 9 408
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень
Familiarity with calculus-based probability, principles of maximum-likelihood estimation, and Bayesian estimation.
Прибл. 22 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Французский, Португальский (Европа), Русский, Английский, Испанский
Приобретаемые навыки
- Markov Model
- Bayesian Statistics
- Mixture Model
- R Programming
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень
Familiarity with calculus-based probability, principles of maximum-likelihood estimation, and Bayesian estimation.
Прибл. 22 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Французский, Португальский (Европа), Русский, Английский, Испанский
от партнера
Калифорнийский университет в Санта-Крузе
UC Santa Cruz is an outstanding public research university with a deep commitment to undergraduate education. It’s a place that connects people and programs in unexpected ways while providing unparalleled opportunities for students to learn through hands-on experience.
Программа курса: что вы изучите
4 ч. на завершение
Basic concepts on Mixture Models
This module defines mixture models, discusses its properties, and develops the likelihood function for a random sample from a mixture model that will be the basis for statistical learning.
4 ч. на завершение
9 видео ((всего 94 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 9 тестов
4 ч. на завершение
Maximum likelihood estimation for Mixture Models
4 ч. на завершение
4 видео ((всего 73 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
4 ч. на завершение
Bayesian estimation for Mixture Models
4 ч. на завершение
6 видео ((всего 84 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
5 ч. на завершение
Applications of Mixture Models
5 ч. на завершение
7 видео ((всего 108 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе BAYESIAN STATISTICS: MIXTURE MODELS
от партнера SM19 янв. 2021 г.
I learned a lot about bayesian mixture model, expectation maximization, and MCMC algorithms and their use case in classification and clustering problems. I highly recommend this course.
от партнера CM17 мая 2021 г.
Definitely quite mathematical in nature. Good way to learn about expectation-maximisation algorithm.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оплатив сертификацию?
Какие правила возврата средств?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
