Computational and Graphical Models in Probability

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Computational and Graphical Models in Probability

Ce cours fait partie de Spécialisation "Statistical Methods for Computer Science"

Instructeurs : Ian McCulloh

Inclus avec

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bayesian Network
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Markov Model
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Graph Theory
Catégorie : Social Network Analysis
Catégorie : Probability Distribution
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Network Analysis
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Simulations

Outils que vous découvrirez

Catégorie : R (Software)
Catégorie : R Programming

Détails à connaître

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8 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 4 modules dans ce cours

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.

What sets this course apart is its emphasis on practical applications using the R programming language, empowering students to simulate random variables effectively and construct sophisticated models for real-world scenarios. Through hands-on projects and exercises, learners will not only deepen their theoretical understanding but also gain valuable experience in solving applied problems across various domains. Upon completion, you will be well-prepared to tackle challenges in data analysis, machine learning, and statistical modeling, making you a valuable asset in any data-driven field. Whether you're looking to enhance your expertise or start a new career, this course offers a unique blend of theory and practical skills that will enable you to excel in today’s data-centric world.

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.

Inclus

2 lectures1 plugin

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.

Inclus

4 vidéos2 lectures3 devoirs1 laboratoire non noté

4 vidéos Total 72 minutes

The Inverse Transformation Method 12 minutes
The Rejection Method Part 1 19 minutes
The Rejection Method Part 2 11 minutes
R Tutorial 30 minutes

2 lectures Total 60 minutes

Reading References 30 minutes
Reading References 30 minutes

3 devoirs Total 90 minutes

Random Variable Generation Techniques 15 minutes
R Tutorial 15 minutes
Simulation 60 minutes

1 laboratoire non noté Total 60 minutes

Practice Lab: Simulating Random Variables in R 60 minutes

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.

Inclus

2 vidéos2 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté

2 vidéos Total 71 minutes

Exponential Random Graphical Models 36 minutes
Stochastic Oriented Actor Models 35 minutes

2 lectures Total 60 minutes

Reference data 20 minutes
Reading References 40 minutes

2 devoirs Total 75 minutes

Advanced Network Modeling Techniques 15 minutes
Exponential Random Graph Models 60 minutes

1 laboratoire non noté Total 60 minutes

Practice Lab: Performing ERGM on Gray’s Anatomy Dataset 60 minutes

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.

Inclus

5 vidéos2 lectures3 devoirs

5 vidéos Total 65 minutes

Bayesian Network 12 minutes
Naive Bayes 13 minutes
Markov Blanket 10 minutes
Bayesian Inference 13 minutes
R Tutorial 17 minutes

2 lectures Total 240 minutes

Reading References 120 minutes
Reading References 120 minutes

3 devoirs Total 90 minutes

Bayesian Network and Naive Bayes 15 minutes
Bayesian Analysis and R Fundamentals 15 minutes
Probabilistic Graphical Models 60 minutes

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Instructeurs

Ian McCulloh

Johns Hopkins University

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Offert par

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