Bayessche Statistik: Mixture Models führt Sie in eine wichtige Klasse von statistischen Modellen ein. Der Kurs ist in fünf Module gegliedert, von denen jedes Vorlesungsvideos, kurze Quizfragen, Hintergrundlektüre, Diskussionsanregungen und eine oder mehrere von Experten begutachtete Aufgaben enthält. Statistik lernt man am besten, indem man es tut, und nicht nur, indem man sich ein Video ansieht. Daher ist der Kurs so aufgebaut, dass Sie durch Anwendung lernen.

Bayessche Statistik: Gemischte Modelle
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Bayessche Statistik: Gemischte Modelle
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Bayessche Statistik“

Dozent: Abel Rodriguez
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Bei enthalten
63 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erklären Sie die Grundprinzipien des Algorithmus zur Anpassung eines Mischmodells.
Berechnen Sie den Erwartungswert und die Varianz einer Mischverteilung.
Verwenden Sie Mischungsmodelle, um Klassifizierungs- und Clustering-Probleme zu lösen und um Dichteschätzungen zu erstellen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistische Programmierung
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
- Kategorie: Numerische Analyse
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Markov-Modell
- Kategorie: Bayessche Statistik
- Kategorie: Stichproben (Statistik)
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Statistische Software
- Kategorie: R Programmierung
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Wichtige Details

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In diesem Kurs gibt es 5 Module
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Geprüft am 10. Feb. 2023
I really enjoyed this course! Plenty of examples on how to use Mixture Models in a Machine Learning context. Thanks to Abel and his team for putting together such an useful course.
Geprüft am 19. Jan. 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.
Geprüft am 17. Mai 2021
Definitely quite mathematical in nature. Good way to learn about expectation-maximisation algorithm.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.




