À propos de ce cours

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Résultats de carrière des étudiants

50%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

36%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau avancé

Course requires strong background in calculus, linear algebra, probability theory and machine learning.

Approx. 33 heures pour terminer
Anglais

Compétences que vous acquerrez

Bayesian OptimizationGaussian ProcessMarkov Chain Monte Carlo (MCMC)Variational Bayesian Methods

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Offert par

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Université nationale de recherche, École des hautes études en sciences économiques

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up83%(2,938 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

3 heures pour terminer

Introduction to Bayesian methods & Conjugate priors

3 heures pour terminer
10 vidéos (Total 57 min), 3 lectures, 2 quiz
10 vidéos
Think bayesian & Statistics review7 min
Bayesian approach to statistics5 min
How to define a model3 min
Example: thief & alarm11 min
Linear regression10 min
Analytical inference3 min
Conjugate distributions2 min
Example: Normal, precision5 min
Example: Bernoulli4 min
3 lectures
About the University10 min
Rules on the academic integrity in the course10 min
MLE estimation of Gaussian mean10 min
2 exercices pour s'entraîner
Introduction to Bayesian methods30 min
Conjugate priors30 min
Semaine
2

Semaine 2

7 heures pour terminer

Expectation-Maximization algorithm

7 heures pour terminer
17 vidéos (Total 168 min)
17 vidéos
Probabilistic clustering6 min
Gaussian Mixture Model10 min
Training GMM10 min
Example of GMM training10 min
Jensen's inequality & Kullback Leibler divergence9 min
Expectation-Maximization algorithm10 min
E-step details12 min
M-step details6 min
Example: EM for discrete mixture, E-step10 min
Example: EM for discrete mixture, M-step12 min
Summary of Expectation Maximization6 min
General EM for GMM12 min
K-means from probabilistic perspective9 min
K-means, M-step7 min
Probabilistic PCA13 min
EM for Probabilistic PCA7 min
2 exercices pour s'entraîner
EM algorithm30 min
Latent Variable Models and EM algorithm30 min
Semaine
3

Semaine 3

2 heures pour terminer

Variational Inference & Latent Dirichlet Allocation

2 heures pour terminer
11 vidéos (Total 98 min)
11 vidéos
Mean field approximation13 min
Example: Ising model15 min
Variational EM & Review5 min
Topic modeling5 min
Dirichlet distribution6 min
Latent Dirichlet Allocation5 min
LDA: E-step, theta11 min
LDA: E-step, z8 min
LDA: M-step & prediction13 min
Extensions of LDA5 min
2 exercices pour s'entraîner
Variational inference15 min
Latent Dirichlet Allocation15 min
Semaine
4

Semaine 4

6 heures pour terminer

Markov chain Monte Carlo

6 heures pour terminer
11 vidéos (Total 122 min)
11 vidéos
Sampling from 1-d distributions13 min
Markov Chains13 min
Gibbs sampling12 min
Example of Gibbs sampling7 min
Metropolis-Hastings8 min
Metropolis-Hastings: choosing the critic8 min
Example of Metropolis-Hastings9 min
Markov Chain Monte Carlo summary8 min
MCMC for LDA15 min
Bayesian Neural Networks11 min
1 exercice pour s'entraîner
Markov Chain Monte Carlo30 min

Avis

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À propos du Spécialisation Apprentissage automatique avancé

Apprentissage automatique avancé

Foire Aux Questions

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