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：
Bayesian Statistics: Mixture Models
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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柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
上級レベル
約21時間で修了
英語
字幕：英語
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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 readings, 9 quizzes
9件のビデオ
Installing and using R5 分
Basic definitions25 分
Mixtures of Gaussians10 分
Zero-inflated mixtures11 分
Hierarchical representations7 分
Sampling from a mixture model5 分
The likelihood function14 分
Parameter identifiability10 分
7件の学習用教材
An Introduction to R45 分
Example of a bimodal mixture of Gaussians3 分
Example of a unimodal and skewed mixture of Gaussians3 分
Example of a unimodal, symmetric and heavy tailed mixture of Gaussians3 分
Example of a zero-inflated negative binomial distribution3 分
Example of a zero-inflated log Gaussian distribution3 分
Sample code for simulating from a Mixture Model10 分
7の練習問題
Basic definitions6 分
Mixtures of Gaussians4 分
Zero-inflated distributions4 分
Definition of Mixture Models20 分
The likelihood function
Identifiability
Likelihood function for mixture models4 分
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 readings, 2 quizzes
4件のビデオ
EM for location mixtures of Gaussians22 分
EM example 112 分
EM example 213 分
2件の学習用教材
Sample code for EM example 110 分
Sample code for EM example 210 分
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 readings, 2 quizzes
6件のビデオ
Markov Chain Monte Carlo algorithms, part 213 分
MCMC for location mixtures of normals Part 119 分
MCMC for location mixtures of normals Part 214 分
MCMC Example 111 分
MCMC Example 211 分
2件の学習用教材
Sample code for MCMC example 110 分
Sample code for MCMC example 210 分
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 readings, 3 quizzes
7件のビデオ
Density Estimation Example10 分
Mixture Models for Clustering23 分
Clustering example11 分
Mixture Models and naive Bayes classifiers21 分
Linear and quadratic discriminant analysis in the context of Mixture Models18 分
Classification example10 分
3件の学習用教材
Sample code for density estimation problems10 分
Sample EM algorithm for clustering problems10 分
Sample EM algorithm for classification problems10 分
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？
修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題（該当する場合）にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。
修了証を購入すると何を行えるようになりますか？
修了証を購入する際、コースのすべての教材（採点課題を含む）にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。
What is the refund policy?
支払日から2週間後、または（開始直後のコースの場合は）コースの最初のセッションが開始されてから2週間後の、いずれかの遅い日付の期間までが全額の返金の対象となります。コースの修了証を取得した後は、2週間以内にコースを完了した場合でも返金することはできません。返金ポリシーをすべて表示します。
Is financial aid available?
はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera（コーセラ）は学資援助を提供しています。左側の［登録］ボタンの下にある［学資援助］のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。詳細。
さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。