The course "Computational and Graphical Models in Probability" equips learners with essential skills to analyze complex systems through simulation techniques and network analysis. By exploring advanced concepts such as Exponential Random Graph Models and Probabilistic Graphical Models, students will learn to model and interpret intricate social structures and dependencies within data.
Computational and Graphical Models in Probability
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Computational and Graphical Models in Probability
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Statistical Methods for Computer Science
Dozenten: Ian McCulloh
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 15 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Master techniques for simulating random variables, including the Inverse Transformation and Rejection Methods using R programming.
Analyze complex networks using Exponential Random Graph Models to model and interpret social structures and their dependencies.
Understand and apply probabilistic graphical models, including Bayesian networks, to reason about uncertainty and infer relationships in data.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Network Analysis
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Random Variable Simulation
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Oktober 2024
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8 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Statistical Methods for Computer Science
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
This course covers advanced techniques in network and probabilistic modeling, including simulation methods, exponential random graph models, and probabilistic graphical models. You will gain practical skills in analyzing complex systems and relational data.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren1 Plug-in
This module develops student proficiency in simulating random variables for arbitrary density functions. Students will be introduced to the Inverse Transformation Method and the Rejection Method.
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4 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
Exponential Random Graph Models introduce the use of exponential random graph models (ERGMs) for network analysis. You will learn how to model and interpret complex social and relational structures.
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2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
This module introduces a framework for encoding probability distributions over complex joint domains over large numbers of random variables that interact with one another. Students will become familiar with probabilistic graph model applications to many machine learning problems.
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5 Videos2 Lektüren3 Aufgaben
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