L'objectif de ce cours est de présenter les méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov pour la modélisation et l'inférence bayésienne. Les participants commenceront par apprendre les bases des méthodes de Monte Carlo. Les participants commenceront par apprendre les bases des méthodes de Monte Carlo, qui seront complétées par des exemples pratiques en Python qui seront utilisés pour illustrer le fonctionnement de ces algorithmes. Il s'agit du deuxième cours d'une spécialisation de trois cours. Python et Jupyter notebooks seront utilisés tout au long de ce cours pour illustrer et réaliser la modélisation bayésienne avec PyMC3. Le site web du cours se trouve à l'adresse https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/index.html. Les notebooks du cours peuvent être téléchargés à partir de ce site web en suivant les instructions de la page https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/getting_started.html. L'instructeur de ce cours sera le Dr. Srijith Rajamohan.
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Inférence bayésienne avec MCMC
Ce cours fait partie de Spécialisation Introduction aux statistiques informatiques pour les scientifiques des données
Instructeur : Dr. Srijith Rajamohan
2 282 déjà inscrits
Inclus avec 
(20 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
1. Algorithmes de Monte Carlo par chaîne de Markov
2. Mise en œuvre de ce qui précède en Python
3. Évaluer les performances des modèles bayésiens
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Bayésien
- Catégorie : Scipy
- Catégorie : Scikit-Learn
- Catégorie : MCMC
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3 devoirs
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Il y a 3 modules dans ce cours
Ce module donne un aperçu des sujets liés à l'évaluation de la qualité des modèles. Bien que certaines de ces mesures puissent être familières à ceux qui ont une formation en apprentissage automatique, l'objectif est d'attirer l'attention sur les concepts ancrés dans la théorie de l'information. Le site web du cours est https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/BayesianInference.html. Les instructions pour télécharger et exécuter les carnets de notes se trouvent à l'adresse https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/getting_started.html
Inclus
13 vidéos5 lectures1 devoir
Ce module sert d'introduction aux méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov. L'idée générale des chaînes de Markov est présentée ainsi que leur rôle dans l'échantillonnage de distributions. Les algorithmes de Metropolis et Metropolis-Hastings sont introduits et implémentés en Python pour aider à illustrer leurs détails. Le site web du cours est https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/MonteCarlo.html. Les instructions pour télécharger et exécuter les notebooks sont disponibles à l'adresse https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/getting_started.html
Inclus
8 vidéos1 lecture1 devoir2 plugins
Ce module est la suite du module 2 et présente l'échantillonnage de Gibbs et l'algorithme de Monte Carlo Hamiltonien (HMC) pour déduire des distributions. L'algorithme de l'échantillonneur de Gibbs est illustré en détail, tandis que le HMC est traité à un niveau plus élevé en raison de la complexité de l'algorithme. Enfin, certaines propriétés des algorithmes MCMC sont présentées pour préparer le cours 3 qui utilise le cadre probabiliste populaire PyMC3. Le site web du cours est https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/MonteCarlo.html#gibbs-sampling. Les instructions pour télécharger et exécuter les carnets sont disponibles à l'adresse https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/getting_started.html
Inclus
7 vidéos2 lectures1 devoir1 plugin
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
Duke University
University of California, Santa Cruz
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