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.
ofrecido por
Bayesian Statistics: Mixture Models
Universidad de California en Santa CruzAcerca de este Curso
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Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel intermedio
Familiarity with calculus-based probability, principles of maximum-likelihood estimation, and Bayesian estimation.
Aprox. 22 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Francés (French), Portugués (europeo), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)
Habilidades que obtendrás
- Markov Model
- Bayesian Statistics
- Mixture Model
- R Programming
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Nivel intermedio
Familiarity with calculus-based probability, principles of maximum-likelihood estimation, and Bayesian estimation.
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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
4 horas para completar
Maximum likelihood estimation for Mixture Models
4 horas para completar
4 videos (Total 73 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
4 horas para completar
Bayesian estimation for Mixture Models
4 horas para completar
6 videos (Total 84 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
5 horas para completar
Applications of Mixture Models
5 horas para completar
7 videos (Total 108 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
Reseñas
Principales reseñas sobre BAYESIAN STATISTICS: MIXTURE MODELS
por SM19 de ene. de 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.
por CM17 de may. de 2021
Definitely quite mathematical in nature. Good way to learn about expectation-maximisation algorithm.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
¿Hay ayuda económica disponible?
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
