Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Bayessche Statistik

4.6
Sterne
37 Bewertungen

Abel Rodriguez

6.898 bereits angemeldet

von

Spezialisierung Bayessche StatistikUniversity of California, Santa Cruz

Über diesen Kurs

8.467 kürzliche Aufrufe

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. 
Some exercises require the use of R, a freely-available statistical software package. A brief tutorial is provided, but we encourage you to take advantage of the many other resources online for learning R if you are interested.

This is an intermediate-level course, and it was designed to be the third in UC Santa Cruz's series on Bayesian statistics, after Herbie Lee's "Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis" and Matthew Heiner's "Bayesian Statistics: Techniques and Models." To succeed in the course, you should have some knowledge of and comfort with calculus-based probability, principles of maximum-likelihood estimation, and Bayesian estimation.

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Spezialisierung Bayessche Statistik

Stufe „Mittel“

Familiarity with calculus-based probability, principles of maximum-likelihood estimation, and Bayesian estimation.

Ca. 22 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Markov Model
Bayesian Statistics
Mixture Model
R Programming

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Dozent

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4,73/5 (15 Bewertungen)

Abel Rodriguez

Professor

Applied Mathematics and Statistics

6.898 Lernende

1 Kurse

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University of California, Santa Cruz

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

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

Welcome to Bayesian Statistics: Mixture Models3m

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

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

Woche

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Bayesian estimation for Mixture Models

4 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 84 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

Woche

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 using Mixture Models12m

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

Bewertungen

4.6

13 Bewertungen

5 stars
67,56 %
4 stars
21,62 %
3 stars
10,81 %

Top-Bewertungen von BAYESIAN STATISTICS: MIXTURE MODELS

von SM19. Jan. 2021

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.

von CM17. Mai 2021

Definitely quite mathematical in nature. Good way to learn about expectation-maximisation algorithm.

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Über den Spezialisierung Bayessche Statistik

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.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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Bayesian Statistics: Mixture Models

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Basic concepts on Mixture Models

Maximum likelihood estimation for Mixture Models

Bayesian estimation for Mixture Models

Applications of Mixture Models

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