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.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Байесовская статистика'
6 455 уже зарегистрированы
от партнера
Специализация Байесовская статистикаКалифорнийский университет в Санта-КрузеОб этом курсе
Недавно просмотрено: 8 170
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.
Курс 3 из 5 в программе
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.
Курс 3 из 5 в программе
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
- 5 stars67,64 %
- 4 stars23,52 %
- 3 stars8,82 %
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.
Специализация Байесовская статистика: общие сведения
This Specialization is intended for all learners seeking to develop proficiency in statistics, Bayesian statistics, Bayesian inference, R programming, and much more. Through four complete courses (From Concept to Data Analysis; Techniques and Models; Mixture Models; Time Series Analysis) and a culminating project, you will cover Bayesian methods — such as conjugate models, MCMC, mixture models, and dynamic linear modeling — which will provide you with the skills necessary to perform analysis, engage in forecasting, and create statistical models using real-world data.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
