Bayessche Statistik: Mixture Models führt Sie in eine wichtige Klasse von statistischen Modellen ein. Der Kurs ist in fünf Module gegliedert, von denen jedes Vorlesungsvideos, kurze Quizfragen, Hintergrundlektüre, Diskussionsanregungen und eine oder mehrere von Experten begutachtete Aufgaben enthält. Statistik lernt man am besten, indem man es tut, und nicht nur, indem man sich ein Video ansieht. Daher ist der Kurs so aufgebaut, dass Sie durch Anwendung lernen.
Bayessche Statistik: Gemischte Modelle
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Bayessche Statistik: Gemischte Modelle
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Bayessche Statistik“
Dozent: Abel Rodriguez
12.042 bereits angemeldet
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
63 Bewertungen
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Was Sie lernen werden
Erklären Sie die Grundprinzipien des Algorithmus zur Anpassung eines Mischmodells.
Berechnen Sie den Erwartungswert und die Varianz einer Mischverteilung.
Verwenden Sie Mischungsmodelle, um Klassifizierungs- und Clustering-Probleme zu lösen und um Dichteschätzungen zu erstellen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Simulationen
- Kategorie: Stichproben (Statistik)
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Statistische Programmierung
- Kategorie: Bayessche Statistik
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Markov-Modell
- Kategorie: Mathematische Modellierung
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: R (Software)
- Kategorie: Statistische Software
- Kategorie: R Programmierung
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Flexibler Zeitplan
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Bayessche Statistik“
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
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Dozent
Lehrkraftbewertungen
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RL
Geprüft am 11. Feb. 2023
I really enjoyed this course! Plenty of examples on how to use Mixture Models in a Machine Learning context. Thanks to Abel and his team for putting together such an useful course.
SM
Geprüft am 20. 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.
CK
Geprüft am 15. Okt. 2023
Great course. The professor is excellent. The material is fairly advanced so make sure to take the prerequisites.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.