Statistiques bayésiennes : Modèles de mélange vous présente une classe importante de modèles statistiques. Le cours est organisé en cinq modules, chacun d'entre eux contenant des vidéos de cours, de courts quiz, des lectures de fond, des questions de discussion et un ou plusieurs devoirs évalués par les pairs. Les statistiques s'apprennent mieux en les pratiquant qu'en regardant une vidéo. Le cours est donc structuré de manière à vous aider à apprendre par l'application.
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Statistiques bayésiennes : Modèles de mélange
Ce cours fait partie de Spécialisation Statistiques bayésiennes
Instructeur : Abel Rodriguez
10 007 déjà inscrits
Inclus avec
(56 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Expliquez les principes de base de l'algorithme d'ajustement d'un modèle de mélange.
Calculez l'espérance et la variance d'une distribution de mélange.
Utiliser des modèles de mélange pour résoudre des problèmes de classification et de regroupement, et pour fournir des estimations de densité.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modèle de Markov
- Catégorie : Statistiques bayésiennes
- Catégorie : Modèle de mélange
- Catégorie : La programmation en R
Détails à connaître
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11 devoirs
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 5 modules dans ce cours
Ce module définit les modèles de mélange, discute de leurs propriétés et développe la fonction de vraisemblance pour un échantillon aléatoire à partir d'un modèle de mélange qui servira de base à l'apprentissage statistique.
Inclus
9 vidéos7 lectures7 devoirs2 évaluations par les pairs1 sujet de discussion
Inclus
4 vidéos2 lectures2 évaluations par les pairs1 sujet de discussion
Inclus
6 vidéos2 lectures2 évaluations par les pairs
Inclus
7 vidéos3 lectures3 évaluations par les pairs
Inclus
7 vidéos5 lectures4 devoirs1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
Johns Hopkins University
Johns Hopkins University
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Avis des étudiants
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