Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Estatística Bayesiana

4.6
estrelas
37 classificações

Abel Rodriguez

6.866 já se inscreveram

oferecido por

Programa de cursos integrados Estatística BayesianaUniversidade da Califórnia, Santa Cruz

Informações sobre o curso

8.525 visualizações recentes

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.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Curso 3 de 5 no

Programa de cursos integrados Estatística Bayesiana

Nível intermediário

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

Aprox. 22 horas para completar

Inglês

Sua empresa se beneficiaria do treinamento dos funcionários em habilidades sob demanda?

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Habilidades que você terá

Markov Model
Bayesian Statistics
Mixture Model
R Programming

Prazos flexíveis

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Programa de cursos integrados Estatística Bayesiana

Nível intermediário

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

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Instrutores

Classificação do instrutor

4,73/5 (15 classificações)

Abel Rodriguez

Professor

Applied Mathematics and Statistics

6.866 aprendizes

1 Curso

oferecido por

Universidade da Califórnia, Santa Cruz

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

4 horas para concluir

Basic concepts on Mixture Models

4 horas para concluir

9 vídeos (Total 94 mín.), 7 leituras, 9 testes

9 videos

Welcome to Bayesian Statistics: Mixture Models3min

Installing and using R5min

Basic definitions25min

Mixtures of Gaussians10min

Zero-inflated mixtures11min

Hierarchical representations7min

Sampling from a mixture model5min

The likelihood function14min

Parameter identifiability10min

7 leituras

An Introduction to R45min

Example of a bimodal mixture of Gaussians3min

Example of a unimodal and skewed mixture of Gaussians3min

Example of a unimodal, symmetric and heavy tailed mixture of Gaussians3min

Example of a zero-inflated negative binomial distribution3min

Example of a zero-inflated log Gaussian distribution3min

Sample code for simulating from a Mixture Model10min

7 exercícios práticos

Basic definitions6min

Mixtures of Gaussians4min

Zero-inflated distributions4min

Definition of Mixture Models20min

The likelihood function

Identifiability

Likelihood function for mixture models4min

Semana

Semana 2

4 horas para concluir

Maximum likelihood estimation for Mixture Models

4 horas para concluir

4 vídeos (Total 73 mín.), 2 leituras, 2 testes

Semana

Semana 3

4 horas para concluir

Bayesian estimation for Mixture Models

4 horas para concluir

6 vídeos (Total 84 mín.), 2 leituras, 2 testes

Semana

Semana 4

5 horas para concluir

Applications of Mixture Models

5 horas para concluir

7 vídeos (Total 108 mín.), 3 leituras, 3 testes

7 videos

Density estimation using Mixture Models12min

Density Estimation Example10min

Mixture Models for Clustering23min

Clustering example11min

Mixture Models and naive Bayes classifiers21min

Linear and quadratic discriminant analysis in the context of Mixture Models18min

Classification example10min

3 leituras

Sample code for density estimation problems10min

Sample EM algorithm for clustering problems10min

Sample EM algorithm for classification problems10min

Avaliações

4.6

13 avaliações

5 stars
67,56%
4 stars
21,62%
3 stars
10,81%

Principais avaliações do BAYESIAN STATISTICS: MIXTURE MODELS

por CM17 de mai de 2021

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

por SM19 de jan 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.

Visualizar todas as avaliações

Sobre Programa de cursos integrados Estatística 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.

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Conquistas e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá participar como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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Bayesian Statistics: Mixture Models

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Habilidades que você terá

Instrutores

Abel Rodriguez

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Basic concepts on Mixture Models

Maximum likelihood estimation for Mixture Models

Bayesian estimation for Mixture Models

Applications of Mixture Models

Practical considerations

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Principais avaliações do BAYESIAN STATISTICS: MIXTURE MODELS

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