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.
Bayesian Statistics: Mixture Models
Universidad de California en Santa CruzAcerca de este Curso
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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel avanzado
Aprox. 21 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)
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ofrecido por
Universidad de California en 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.
Programa - Qué aprenderás en este curso
4 horas para completar
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 horas para completar
9 videos (Total 94 minutos), 7 lecturas, 9 cuestionarios
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 lecturas
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 ejercicios de práctica
Basic definitions6m
Mixtures of Gaussians4m
Zero-inflated distributions4m
Definition of Mixture Models20m
The likelihood function
Identifiability
Likelihood function for mixture models4m
4 horas para completar
Maximum likelihood estimation for Mixture Models
4 horas para completar
4 videos (Total 73 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
4 videos
EM for location mixtures of Gaussians22m
EM example 112m
EM example 213m
2 lecturas
Sample code for EM example 110m
Sample code for EM example 210m
4 horas para completar
Bayesian estimation for Mixture Models
4 horas para completar
6 videos (Total 84 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
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 lecturas
Sample code for MCMC example 110m
Sample code for MCMC example 210m
5 horas para completar
Applications of Mixture Models
5 horas para completar
7 videos (Total 108 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
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 lecturas
Sample code for density estimation problems10m
Sample EM algorithm for clustering problems10m
Sample EM algorithm for classification problems10m
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
- es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
- Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
What is the refund policy?
Puedes solicitar un reembolso completo hasta dos semanas después de tu fecha de pago o (para los cursos que se lanzaron recientemente) hasta dos semanas después del comienzo de la primera sesión del curso, lo que ocurra después. No puedes recibir un reembolso luego de obtener un Certificado de curso, aun cuando completes el curso dentro del período de reembolso de dos semanas. Consulta nuestra política de reembolsos completa.
Is financial aid available?
Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el vínculo de Ayuda económica que está debajo del botón 'Inscribirse' a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud y recibirás una notificación cuando se apruebe. Obtén más información.
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
