Acerca 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. 22 horas para completar
Inglés (English)
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Universidad de California en Santa Cruz

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

4 horas para completar

Basic concepts on Mixture Models

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
Semana
2

Semana 2

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
Semana
3

Semana 3

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
Semana
4

Semana 4

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

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.