Este curso forma parte de Programa especializado: Estadística bayesiana

4.6
estrellas
39 calificaciones

Abel Rodriguez

7336 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: Estadística bayesianaUniversidad de California en Santa Cruz

Acerca de este Curso

7595 vistas recientes

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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Curso 3 de 5 en

Programa especializado: Estadística bayesiana

Nivel intermedio

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

Aprox. 21 horas para completar

Inglés (English)

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Habilidades que obtendrás

Markov Model
Bayesian Statistics
Mixture Model
R Programming

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Instructor

Calificación del instructor

4,75/5 (16 calificaciones)

Abel Rodriguez

Professor

Applied Mathematics and Statistics

7336 alumnos

1 curso

Ofrecido por

Universidad de California en Santa Cruz

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

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

Welcome to Bayesian Statistics: Mixture Models3mInstalling and using R5mBasic definitions25mMixtures of Gaussians10mZero-inflated mixtures11mHierarchical representations7mSampling from a mixture model5mThe likelihood function14mParameter identifiability10m

7 lecturas

An Introduction to R45mExample of a bimodal mixture of Gaussians3mExample of a unimodal and skewed mixture of Gaussians3mExample of a unimodal, symmetric and heavy tailed mixture of Gaussians3mExample of a zero-inflated negative binomial distribution3mExample of a zero-inflated log Gaussian distribution3mSample code for simulating from a Mixture Model10m

7 ejercicios de práctica

Basic definitions6mMixtures of Gaussians4mZero-inflated distributions4mDefinition of Mixture Models20mThe likelihood functionIdentifiabilityLikelihood function for mixture models4m

Semana2

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

Semana3

Semana 3

4 horas para completar

Bayesian estimation for Mixture Models

4 horas para completar

6 videos (Total 84 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios

Semana4

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 using Mixture Models12mDensity Estimation Example10mMixture Models for Clustering23mClustering example11mMixture Models and naive Bayes classifiers21mLinear and quadratic discriminant analysis in the context of Mixture Models18mClassification example10m

3 lecturas

Sample code for density estimation problems10mSample EM algorithm for clustering problems10mSample EM algorithm for classification problems10m

Reseñas

4.6

14 reseña

5 stars
66,66 %
4 stars
23,07 %
3 stars
10,25 %

Principales reseñas sobre BAYESIAN STATISTICS: MIXTURE MODELS

por CM17 de may. de 2021

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

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.

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Acerca de Programa especializado: Estadística bayesiana

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.

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 me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. 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 auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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Bayesian Statistics: Mixture Models

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