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.
提供：
ベイズ統計専門講座カリフォルニア大学サンタクルーズ校（University of California, Santa Cruz）このコースについて
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次における5の3コース
中級レベル
Familiarity with calculus-based probability, principles of maximum-likelihood estimation, and Bayesian estimation.
約22時間で修了
英語
字幕：フランス語, ポルトガル語（ヨーロッパ）, ロシア語, 英語, スペイン語
貴社では、従業員に需要のあるスキルを訓練させることによって利益を得ることができるでしょうか？
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- Markov Model
- Bayesian Statistics
- Mixture Model
- R Programming
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カリフォルニア大学サンタクルーズ校（University of California, 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.
シラバス - 本コースの学習内容
4時間で修了
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時間で修了
9件のビデオ （合計94分）, 7 学習用教材, 9 個のテスト
4時間で修了
Maximum likelihood estimation for Mixture Models
4時間で修了
4件のビデオ （合計73分）, 2 学習用教材, 2 個のテスト
4時間で修了
Bayesian estimation for Mixture Models
4時間で修了
6件のビデオ （合計84分）, 2 学習用教材, 2 個のテスト
5時間で修了
Applications of Mixture Models
5時間で修了
7件のビデオ （合計108分）, 3 学習用教材, 3 個のテスト
レビュー
- 5 stars69.44%
- 4 stars22.22%
- 3 stars8.33%
BAYESIAN STATISTICS: MIXTURE MODELS からの人気レビュー
SMにより2021年1月19日
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.
CMにより2021年5月17日
Definitely quite mathematical in nature. Good way to learn about expectation-maximisation algorithm.
ベイズ統計専門講座について
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.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
学資援助はありますか？
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
