Statistiques bayésiennes : Modèles de mélange vous présente une classe importante de modèles statistiques. Le cours est organisé en cinq modules, chacun d'entre eux contenant des vidéos de cours, de courts quiz, des lectures de fond, des questions de discussion et un ou plusieurs devoirs évalués par les pairs. Les statistiques s'apprennent mieux en les pratiquant qu'en regardant une vidéo. Le cours est donc structuré de manière à vous aider à apprendre par l'application.
Statistiques bayésiennes : Modèles de mélange
Statistiques bayésiennes : Modèles de mélange
Ce cours fait partie de Spécialisation Statistiques bayésiennes
Instructeur : Abel Rodriguez
10 190 déjà inscrits
Inclus avec 
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.5
(60 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
21 heures pour terminer
3 semaines à 7 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Expliquez les principes de base de l'algorithme d'ajustement d'un modèle de mélange.
Calculez l'espérance et la variance d'une distribution de mélange.
Utiliser des modèles de mélange pour résoudre des problèmes de classification et de regroupement, et pour fournir des estimations de densité.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistiques bayésiennes
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Statistiques Générales
- Catégorie : Distribution de probabilité
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
11 devoirs
Enseigné en Anglais
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 5 modules dans ce cours
Ce module définit les modèles de mélange, discute de leurs propriétés et développe la fonction de vraisemblance pour un échantillon aléatoire à partir d'un modèle de mélange qui servira de base à l'apprentissage statistique.
Inclus
9 vidéos7 lectures7 devoirs2 évaluations par les pairs1 sujet de discussion
Inclus
4 vidéos2 lectures2 évaluations par les pairs1 sujet de discussion
Inclus
6 vidéos2 lectures2 évaluations par les pairs
Inclus
7 vidéos3 lectures3 évaluations par les pairs
Inclus
7 vidéos5 lectures4 devoirs1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.6 (29 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of Colorado Boulder
École Polytechnique
Illinois Tech
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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60 avis
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CK
5
Révisé le 15 oct. 2023
Great course. The professor is excellent. The material is fairly advanced so make sure to take the prerequisites.
RL
5
Révisé le 11 févr. 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
Révisé le 20 janv. 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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