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.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Bayessche Statistik
6.066 bereits angemeldet
von
Spezialisierung Bayessche StatistikUniversity of California, Santa CruzÜber diesen Kurs
11.263 kürzliche Aufrufe
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 3 von 5 in
Stufe „Mittel“
Familiarity with calculus-based probability, principles of maximum-likelihood estimation, and Bayesian estimation.
Ca. 22 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (europäisch), Russisch, Englisch, Spanisch
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Markov Model
- Bayesian Statistics
- Mixture Model
- R Programming
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Kurs 3 von 5 in
Stufe „Mittel“
Familiarity with calculus-based probability, principles of maximum-likelihood estimation, and Bayesian estimation.
Ca. 22 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (europäisch), Russisch, Englisch, Spanisch
von
University of California, Santa Cruz
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.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
4 Stunden zum Abschließen
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 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 94 min), 7 Lektüren, 9 Quiz
4 Stunden zum Abschließen
Maximum likelihood estimation for Mixture Models
4 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 73 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
4 Stunden zum Abschließen
Bayesian estimation for Mixture Models
4 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 84 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
5 Stunden zum Abschließen
Applications of Mixture Models
5 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 108 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
Bewertungen
- 5 stars70 %
- 4 stars23,33 %
- 3 stars6,66 %
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.
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?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.
