Über diesen Kurs

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Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 21 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
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University of California, Santa Cruz

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Basic concepts on Mixture Models

4 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 94 min), 7 Lektüren, 9 Quiz
9 Videos
Installing and using R5m
Basic definitions25m
Mixtures of Gaussians10m
Zero-inflated mixtures11m
Hierarchical representations7m
Sampling from a mixture model5m
The likelihood function14m
Parameter identifiability10m
7 Lektüren
An Introduction to R45m
Example of a bimodal mixture of Gaussians3m
Example of a unimodal and skewed mixture of Gaussians3m
Example of a unimodal, symmetric and heavy tailed mixture of Gaussians3m
Example of a zero-inflated negative binomial distribution3m
Example of a zero-inflated log Gaussian distribution3m
Sample code for simulating from a Mixture Model10m
7 praktische Übungen
Basic definitions6m
Mixtures of Gaussians4m
Zero-inflated distributions4m
Definition of Mixture Models20m
The likelihood function
Identifiability
Likelihood function for mixture models4m
Woche
2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Maximum likelihood estimation for Mixture Models

4 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 73 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
4 Videos
EM for location mixtures of Gaussians22m
EM example 112m
EM example 213m
2 Lektüren
Sample code for EM example 110m
Sample code for EM example 210m
Woche
3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Bayesian estimation for Mixture Models

4 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 84 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
6 Videos
Markov Chain Monte Carlo algorithms, part 213m
MCMC for location mixtures of normals Part 119m
MCMC for location mixtures of normals Part 214m
MCMC Example 111m
MCMC Example 211m
2 Lektüren
Sample code for MCMC example 110m
Sample code for MCMC example 210m
Woche
4

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Applications of Mixture Models

5 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 108 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
7 Videos
Density Estimation Example10m
Mixture Models for Clustering23m
Clustering example11m
Mixture Models and naive Bayes classifiers21m
Linear and quadratic discriminant analysis in the context of Mixture Models18m
Classification example10m
3 Lektüren
Sample code for density estimation problems10m
Sample EM algorithm for clustering problems10m
Sample EM algorithm for classification problems10m

Häufig gestellte Fragen

  • Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:

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  • Sie haben bis zu zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum beziehungsweise bis zu zwei Wochen nach Beginn der ersten Kurseinheit (bei Kursen, die gerade gestartet sind) Anspruch auf eine volle Rückerstattung, je nachdem, was später eintritt. Nach dem Erwerb eines Kurszertifikats besteht kein Anrecht mehr auf Rückerstattung, auch dann nicht, wenn Sie den Kurs innerhalb des Zeitraums von zwei Wochen abgeschlossen haben. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

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  • Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.

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