Ce cours fait partie de la Spécialisation Statistiques bayésiennes

4.6
étoiles
37 évaluations

Abel Rodriguez

6 874 déjà inscrits

Offert par

Spécialisation Statistiques bayésiennesUniversité de Californie à Santa Cruz

À propos de ce cours

8 045 consultations récentes

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. 
Some exercises require the use of R, a freely-available statistical software package. A brief tutorial is provided, but we encourage you to take advantage of the many other resources online for learning R if you are interested.

This is an intermediate-level course, and it was designed to be the third in UC Santa Cruz's series on Bayesian statistics, after Herbie Lee's "Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis" and Matthew Heiner's "Bayesian Statistics: Techniques and Models." To succeed in the course, you should have some knowledge of and comfort with calculus-based probability, principles of maximum-likelihood estimation, and Bayesian estimation.

Dates limites flexibles

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Certificat partageable

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Cours 3 sur 5 dans le

Spécialisation Statistiques bayésiennes

Niveau intermédiaire

Familiarity with calculus-based probability, principles of maximum-likelihood estimation, and Bayesian estimation.

Approx. 22 heures pour terminer

Anglais

Votre entreprise pourrait-elle bénéficier de la formation des employés à des compétences recherchées ?

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Compétences que vous acquerrez

Markov Model
Bayesian Statistics
Mixture Model
R Programming

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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,73/5 (15 évaluations)

Abel Rodriguez

Professor

Applied Mathematics and Statistics

6 874 étudiants

1 cours

Offert par

Université de Californie à Santa Cruz

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

4 heures pour terminer

Basic concepts on Mixture Models

4 heures pour terminer

9 vidéos (Total 94 min), 7 lectures, 9 quiz

9 vidéos

Welcome to Bayesian Statistics: Mixture Models3 min

Installing and using R5 min

Basic definitions25 min

Mixtures of Gaussians10 min

Zero-inflated mixtures11 min

Hierarchical representations7 min

Sampling from a mixture model5 min

The likelihood function14 min

Parameter identifiability10 min

7 lectures

An Introduction to R45 min

Example of a bimodal mixture of Gaussians3 min

Example of a unimodal and skewed mixture of Gaussians3 min

Example of a unimodal, symmetric and heavy tailed mixture of Gaussians3 min

Example of a zero-inflated negative binomial distribution3 min

Example of a zero-inflated log Gaussian distribution3 min

Sample code for simulating from a Mixture Model10 min

7 exercices pour s'entraîner

Basic definitions6 min

Mixtures of Gaussians4 min

Zero-inflated distributions4 min

Definition of Mixture Models20 min

The likelihood function

Identifiability

Likelihood function for mixture models4 min

Semaine

Semaine 2

4 heures pour terminer

Maximum likelihood estimation for Mixture Models

4 heures pour terminer

4 vidéos (Total 73 min), 2 lectures, 2 quiz

Semaine

Semaine 3

4 heures pour terminer

Bayesian estimation for Mixture Models

4 heures pour terminer

6 vidéos (Total 84 min), 2 lectures, 2 quiz

Semaine

Semaine 4

5 heures pour terminer

Applications of Mixture Models

5 heures pour terminer

7 vidéos (Total 108 min), 3 lectures, 3 quiz

7 vidéos

Density estimation using Mixture Models12 min

Density Estimation Example10 min

Mixture Models for Clustering23 min

Clustering example11 min

Mixture Models and naive Bayes classifiers21 min

Linear and quadratic discriminant analysis in the context of Mixture Models18 min

Classification example10 min

3 lectures

Sample code for density estimation problems10 min

Sample EM algorithm for clustering problems10 min

Sample EM algorithm for classification problems10 min

Avis

4.6

13 avis

5 stars
67,56 %
4 stars
21,62 %
3 stars
10,81 %

Meilleurs avis pour BAYESIAN STATISTICS: MIXTURE MODELS

par SM19 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.

par CM17 mai 2021

Definitely quite mathematical in nature. Good way to learn about expectation-maximisation algorithm.

Voir tous les avis

À propos du Spécialisation Statistiques bayésiennes

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.

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

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Bayesian Statistics: Mixture Models

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Compétences que vous acquerrez

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Offert par

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Basic concepts on Mixture Models

Maximum likelihood estimation for Mixture Models

Bayesian estimation for Mixture Models

Applications of Mixture Models

Practical considerations

Avis

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