Computational and Graphical Models in Probability

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Computational and Graphical Models in Probability

Ce cours fait partie de Spécialisation "Statistical Methods for Computer Science"

Instructeurs : Ian McCulloh

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

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Ce que vous apprendrez

Master techniques for simulating random variables, including the Inverse Transformation and Rejection Methods using R programming.
Analyze complex networks using Exponential Random Graph Models to model and interpret social structures and their dependencies.
Understand and apply probabilistic graphical models, including Bayesian networks, to reason about uncertainty and infer relationships in data.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bayesian Network
Catégorie : Network Model
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Social Network Analysis
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Statistical Programming
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Sampling (Statistics)
Catégorie : Probability Distribution
Catégorie : Simulations
Catégorie : Network Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Statistical Hypothesis Testing

Outils que vous découvrirez

Catégorie : R (Software)
Catégorie : R Programming

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8 devoirs

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Il y a 4 modules dans ce cours

The course "Computational and Graphical Models in Probability" equips learners with essential skills to analyze complex systems through simulation techniques and network analysis. By exploring advanced concepts such as Exponential Random Graph Models and Probabilistic Graphical Models, students will learn to model and interpret intricate social structures and dependencies within data.

What sets this course apart is its emphasis on practical applications using the R programming language, empowering students to simulate random variables effectively and construct sophisticated models for real-world scenarios. Through hands-on projects and exercises, learners will not only deepen their theoretical understanding but also gain valuable experience in solving applied problems across various domains. Upon completion, you will be well-prepared to tackle challenges in data analysis, machine learning, and statistical modeling, making you a valuable asset in any data-driven field. Whether you're looking to enhance your expertise or start a new career, this course offers a unique blend of theory and practical skills that will enable you to excel in today’s data-centric world.

This course covers advanced techniques in network and probabilistic modeling, including simulation methods, exponential random graph models, and probabilistic graphical models. You will gain practical skills in analyzing complex systems and relational data.

Inclus

2 lectures1 plugin

This module develops student proficiency in simulating random variables for arbitrary density functions. Students will be introduced to the Inverse Transformation Method and the Rejection Method.

Inclus

4 vidéos2 lectures3 devoirs1 laboratoire non noté

4 vidéosTotal 72 minutes

The Inverse Transformation Method12 minutes
The Rejection Method Part 119 minutes
The Rejection Method Part 211 minutes
R Tutorial30 minutes

2 lecturesTotal 60 minutes

Reading References30 minutes
Reading References30 minutes

3 devoirsTotal 90 minutes

Simulation60 minutes
Random Variable Generation Techniques15 minutes
R Tutorial15 minutes

1 laboratoire non notéTotal 60 minutes

Practice Lab: Simulating Random Variables in R60 minutes

Exponential Random Graph Models introduce the use of exponential random graph models (ERGMs) for network analysis. You will learn how to model and interpret complex social and relational structures.

Inclus

2 vidéos2 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté

2 vidéosTotal 71 minutes

Exponential Random Graphical Models36 minutes
Stochastic Oriented Actor Models35 minutes

2 lecturesTotal 60 minutes

Reference data20 minutes
Reading References40 minutes

2 devoirsTotal 75 minutes

Exponential Random Graph Models60 minutes
Advanced Network Modeling Techniques15 minutes

1 laboratoire non notéTotal 60 minutes

Practice Lab: Performing ERGM on Gray’s Anatomy Dataset60 minutes

This module introduces a framework for encoding probability distributions over complex joint domains over large numbers of random variables that interact with one another. Students will become familiar with probabilistic graph model applications to many machine learning problems.

Inclus

5 vidéos2 lectures3 devoirs

5 vidéosTotal 65 minutes

Bayesian Network12 minutes
Naive Bayes13 minutes
Markov Blanket10 minutes
Bayesian Inference13 minutes
R Tutorial17 minutes

2 lecturesTotal 240 minutes

Reading References120 minutes
Reading References120 minutes

3 devoirsTotal 90 minutes

Probabilistic Graphical Models60 minutes
Bayesian Network and Naive Bayes15 minutes
Bayesian Analysis and R Fundamentals15 minutes

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Instructeurs

Ian McCulloh

Johns Hopkins University

17 Cours30 094 apprenants

Offert par

Johns Hopkins University

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Statut : Essai gratuit
Johns Hopkins University
Foundations of Probability and Random Variables
Cours
Statut : Prévisualisation
Coursera
Probabilistic Graphical Models: A Compact Introduction
Cours
University of Colorado Boulder
Computational Bayesian Statistics for Data Science
Cours
Statut : Essai gratuit
Birla Institute of Technology & Science, Pilani
Probability and Statistics
Cours

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