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学生职业成果

43%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

29%

通过此课程获得实实在在的工作福利

17%

加薪或升职
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。
第 3 门课程(共 3 门)
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66 小时
英语(English)

您将获得的技能

AlgorithmsExpectation–Maximization (EM) AlgorithmGraphical ModelMarkov Random Field

学生职业成果

43%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

29%

通过此课程获得实实在在的工作福利

17%

加薪或升职
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。
第 3 门课程(共 3 门)
可灵活调整截止日期
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高级
完成时间大约为66 小时
英语(English)

提供方

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斯坦福大学

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1

1

完成时间为 16 分钟

Learning: Overview

完成时间为 16 分钟
1 个视频 (总计 16 分钟)
1 个视频
完成时间为 1 小时

Review of Machine Learning Concepts from Prof. Andrew Ng's Machine Learning Class (Optional)

完成时间为 1 小时
6 个视频 (总计 59 分钟)
6 个视频
Regularization: Cost Function 10分钟
Evaluating a Hypothesis 7分钟
Model Selection and Train Validation Test Sets 12分钟
Diagnosing Bias vs Variance 7分钟
Regularization and Bias Variance11分钟
完成时间为 2 小时

Parameter Estimation in Bayesian Networks

完成时间为 2 小时
5 个视频 (总计 77 分钟)
5 个视频
Maximum Likelihood Estimation for Bayesian Networks15分钟
Bayesian Estimation15分钟
Bayesian Prediction13分钟
Bayesian Estimation for Bayesian Networks17分钟
2 个练习
Learning in Parametric Models30分钟
Bayesian Priors for BNs30分钟
2

2

完成时间为 21 小时

Learning Undirected Models

完成时间为 21 小时
3 个视频 (总计 52 分钟)
3 个视频
Maximum Likelihood for Conditional Random Fields13分钟
MAP Estimation for MRFs and CRFs9分钟
1 个练习
Parameter Estimation in MNs30分钟
3

3

完成时间为 18 小时

Learning BN Structure

完成时间为 18 小时
7 个视频 (总计 106 分钟)
7 个视频
Likelihood Scores16分钟
BIC and Asymptotic Consistency11分钟
Bayesian Scores20分钟
Learning Tree Structured Networks12分钟
Learning General Graphs: Heuristic Search23分钟
Learning General Graphs: Search and Decomposability15分钟
2 个练习
Structure Scores30分钟
Tree Learning and Hill Climbing30分钟
4

4

完成时间为 22 小时

Learning BNs with Incomplete Data

完成时间为 22 小时
5 个视频 (总计 83 分钟)
5 个视频
Expectation Maximization - Intro16分钟
Analysis of EM Algorithm11分钟
EM in Practice11分钟
Latent Variables22分钟
2 个练习
Learning with Incomplete Data30分钟
Expectation Maximization30分钟

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