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.
Statistiques bayésiennes : Modèles de mélange
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Statistiques bayésiennes : Modèles de mélange
Ce cours fait partie de Spécialisation "Statistiques bayésiennes"
Instructeur : Abel Rodriguez
11 583 déjà inscrits
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
62 avis
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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 : Mathematical Modeling
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Bayesian Statistics
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Unsupervised Learning
- Catégorie : Markov Model
- Catégorie : Probability Distribution
- Catégorie : Statistical Modeling
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R Programming
- Catégorie : Classification Algorithms
- Catégorie : Statistical Software
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Statistiques bayésiennes"
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 5 modules dans ce cours
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Instructeur
Évaluations de l’enseignant
(31 évaluations)Offert par
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Statut : Essai gratuitUniversity of California, Santa Cruz
Statut : Essai gratuitUniversity of California, Santa Cruz
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Duke University
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
- 5 stars
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SM
Révisé le 19 janv. 2021
I learned a lot about bayesian mixture model, expectation maximization, and MCMC algorithms and their use case in classification and clustering problems. I highly recommend this course.
CM
Révisé le 17 mai 2021
Definitely quite mathematical in nature. Good way to learn about expectation-maximisation algorithm.
CK
Révisé le 14 oct. 2023
Great course. The professor is excellent. The material is fairly advanced so make sure to take the prerequisites.
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