4.8
étoiles
18 évaluations

Abel Rodriguez

Offert par

Bayesian Statistics: Mixture Models

Université de Californie à Santa Cruz

À propos de ce cours

15,032 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 advanced 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.

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

Approx. 22 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Français, Portugais (européen), Russe, Anglais, Espagnol

Enseignant

Évaluation de l'enseignant

5/5 (6 notes)

Abel Rodriguez

Professor

Applied Mathematics and Statistics

3,913 étudiants

1 cours

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Niveau avancé

Approx. 22 heures pour terminer

Anglais

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Offert par

Université de Californie à 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.

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

4 heures pour terminer

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 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

4.8

5 avis

5 stars
83.33%
4 stars
11.11%
3 stars
5.55%

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.

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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 j'achète le Certificat ?
Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est 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.
Is financial aid available?
Oui, Coursera fournit une Aide Financière aux étudiants n'ayant pas les moyens d'acquitter les frais. Pour en faire la demande, cliquez sur le lien Aide Financière situé sous le bouton S'inscrire ci-contre à gauche. Vous serez invité(e) à déposer une demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. En savoir plus.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.

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

Bayesian Statistics: Mixture Models

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À propos de ce cours

Enseignant

Abel Rodriguez

Offert par

Université de Californie à Santa Cruz

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine 1

Basic concepts on Mixture Models

Semaine 2

Maximum likelihood estimation for Mixture Models

Semaine 3

Bayesian estimation for Mixture Models

Semaine 4

Applications of Mixture Models

Semaine 5

Practical considerations

Avis

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