贝叶斯统计：混合模型》向您介绍了一类重要的统计模型。课程分为五个模块，每个模块包含授课视频、小测验、背景阅读、讨论提示和一个或多个同行评议作业。统计学的最佳学习方式是动手实践，而不仅仅是观看视频。
贝叶斯统计：混合模型
您将学到什么
解释拟合混合模型算法的基本原理。
计算混合分布的期望和方差。
使用混合模型解决分类和聚类问题，并提供密度估算。
您将获得的技能
要了解的详细信息
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 贝叶斯统计 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有5个模块
本模块定义了混合模型，讨论了其特性，并开发了混合模型随机样本的似然函数，该函数将成为统计学习的基础。
涵盖的内容
9个视频7篇阅读材料7个作业2次同伴评审1个讨论话题
涵盖的内容
4个视频2篇阅读材料2次同伴评审1个讨论话题
涵盖的内容
6个视频2篇阅读材料2次同伴评审
涵盖的内容
7个视频3篇阅读材料3次同伴评审
涵盖的内容
7个视频5篇阅读材料4个作业1次同伴评审1个讨论话题
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
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University of California, Santa Cruz
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Duke University
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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学生评论
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SM
已于 Jan 19, 2021审阅
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.
AM
已于 Jan 5, 2025审阅
I recommend this course that helps build ad hoc distributions to model real-life data.
CM
已于 May 17, 2021审阅
Definitely quite mathematical in nature. Good way to learn about expectation-maximisation algorithm.
常见问题
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提供助学金，
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。