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
Bayessche Statistik: Gemischte Modelle
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Bayessche Statistik
Dozent: Abel Rodriguez
10.190 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5
(60 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 21 Stunden
3 Wochen bei 7 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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: Bayessche Statistik
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
- Kategorie: Allgemeine Statistik
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Bewertungen
11 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In diesem Modul werden Mischmodelle definiert, ihre Eigenschaften erörtert und die Wahrscheinlichkeitsfunktion für eine Zufallsstichprobe aus einem Mischmodell entwickelt, die die Grundlage für statistisches Lernen bildet.
Das ist alles enthalten
9 Videos7 Lektüren7 Aufgaben2 peer reviews1 Diskussionsthema
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4 Videos2 Lektüren2 peer reviews1 Diskussionsthema
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6 Videos2 Lektüren2 peer reviews
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7 Videos3 Lektüren3 peer reviews
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7 Videos5 Lektüren4 Aufgaben1 peer review1 Diskussionsthema
Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.6 (29 Bewertungen)
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Illinois Tech
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden
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CK
5
Geprüft am 15. Okt. 2023
Great course. The professor is excellent. The material is fairly advanced so make sure to take the prerequisites.
RL
5
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
5
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.
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