Bayesian Statistics: Mixture Models introduces you to an important class of statistical models. The course is organized in five modules, each of which contains lecture videos, short quizzes, background reading, discussion prompts, and one or more peer-reviewed assignments. Statistics is best learned by doing it, not just watching a video, so the course is structured to help you learn through application.
提供方
Bayesian Statistics: Mixture Models
加州大学圣克鲁兹分校课程信息
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可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始，按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
高级
完成时间大约为21 小时
英语（English）
字幕：英语（English）
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提供方
加州大学圣克鲁兹分校
UC Santa Cruz is an outstanding public research university with a deep commitment to undergraduate education. It’s a place that connects people and programs in unexpected ways while providing unparalleled opportunities for students to learn through hands-on experience.
教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么
完成时间为 4 小时
Basic concepts on Mixture Models
This module defines mixture models, discusses its properties, and develops the likelihood function for a random sample from a mixture model that will be the basis for statistical learning.
完成时间为 4 小时
9 个视频 （总计 94 分钟）, 7 个阅读材料, 9 个测验
9 个视频
Installing and using R5分钟
Basic definitions25分钟
Mixtures of Gaussians10分钟
Zero-inflated mixtures11分钟
Hierarchical representations7分钟
Sampling from a mixture model5分钟
The likelihood function14分钟
Parameter identifiability10分钟
7 个阅读材料
An Introduction to R45分钟
Example of a bimodal mixture of Gaussians3分钟
Example of a unimodal and skewed mixture of Gaussians3分钟
Example of a unimodal, symmetric and heavy tailed mixture of Gaussians3分钟
Example of a zero-inflated negative binomial distribution3分钟
Example of a zero-inflated log Gaussian distribution3分钟
Sample code for simulating from a Mixture Model10分钟
7 个练习
Basic definitions6分钟
Mixtures of Gaussians4分钟
Zero-inflated distributions4分钟
Definition of Mixture Models20分钟
The likelihood function
Identifiability
Likelihood function for mixture models4分钟
完成时间为 4 小时
Maximum likelihood estimation for Mixture Models
完成时间为 4 小时
4 个视频 （总计 73 分钟）, 2 个阅读材料, 2 个测验
4 个视频
EM for location mixtures of Gaussians22分钟
EM example 112分钟
EM example 213分钟
2 个阅读材料
Sample code for EM example 110分钟
Sample code for EM example 210分钟
完成时间为 4 小时
Bayesian estimation for Mixture Models
完成时间为 4 小时
6 个视频 （总计 84 分钟）, 2 个阅读材料, 2 个测验
6 个视频
Markov Chain Monte Carlo algorithms, part 213分钟
MCMC for location mixtures of normals Part 119分钟
MCMC for location mixtures of normals Part 214分钟
MCMC Example 111分钟
MCMC Example 211分钟
2 个阅读材料
Sample code for MCMC example 110分钟
Sample code for MCMC example 210分钟
完成时间为 5 小时
Applications of Mixture Models
完成时间为 5 小时
7 个视频 （总计 108 分钟）, 3 个阅读材料, 3 个测验
7 个视频
Density Estimation Example10分钟
Mixture Models for Clustering23分钟
Clustering example11分钟
Mixture Models and naive Bayes classifiers21分钟
Linear and quadratic discriminant analysis in the context of Mixture Models18分钟
Classification example10分钟
3 个阅读材料
Sample code for density estimation problems10分钟
Sample EM algorithm for clustering problems10分钟
Sample EM algorithm for classification problems10分钟
常见问题
我什么时候能够访问课程视频和作业？
注册以便获得证书后，您将有权访问所有视频、测验和编程作业（如果适用）。只有在您的班次开课之后，才可以提交和审阅同学互评作业。如果您选择在不购买的情况下浏览课程，可能无法访问某些作业。
我购买证书后会得到什么？
您购买证书后，将有权访问所有课程材料，包括评分作业。完成课程后，您的电子课程证书将添加到您的成就页中，您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容，可以免费旁听课程。
What is the refund policy?
您可在付款后两周内，或者在课程第一个班次开课后（对于已启动的课程）两周内，获得全额退款，以其中较晚者为准。获得课程证书后，您便无法再退款；即使您在两周的退款期内完成了课程，也是如此。请阅读我们完整的退款政策。
Is financial aid available?
是的，Coursera 可以向无法承担学费的学生提供助学金。点击左侧‘注册’按钮下的‘助学金’链接即可申请助学金。您可以根据屏幕提示完成申请，申请获批后会收到通知。了解详情。
完成课程后，我会获得大学学分吗？
此课程不提供大学学分，但部分大学可能会选择接受课程证书作为学分。查看您的合作院校，了解详情。Coursera 上的在线学位和 Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。
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