Créé par :   Stanford University

  • Daphne Koller

    Enseigné par :    Daphne Koller, Professor

    School of Engineering
Basic Info
LevelAdvanced
Language
English
How To PassPass all graded assignments to complete the course.
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Programme de cours

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Travail en cours
Travail en cours

Chaque cours fonctionne comme un manuel interactif en proposant des vidéos préenregistrées, des quiz et des projets.

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Connectez-vous à des milliers d'autres étudiants et débattez sur des idées, discutez le contenu du cours et obtenez de l'aide pour en maîtriser les concepts.

Certificats
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Obtenez une reconnaissance officielle pour votre travail et partagez votre réussite avec vos amis, vos collègues et vos employeurs.

Créateurs
Stanford University
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Notation et examens
Note moyenne 4.5 sur 5 sur 21 notes

Excellent course! Everyone interested in PGM should consider!

Great content. Explores the machine learning techniques with the tightest coupling of statistics with computer science. The Probabilistic Graphical Models series is one of the harder MOOCs to pass. Learners are advised to buy the book and actually read it carefully, preferably in advance of listening to the lectures. The quality of the course is generally high. The discussion is a little muddled at the very end when practical aspects of applying the EM algorithm (for learning when there is missing data) is discussed.

Great course! Very informative course videos and challenging yet rewarding programming assignments. Hope that the mentors can be more helpful in timely responding for questions.

Excellent!