Acerca de este Curso

8252 vistas recientes
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel intermedio

Familiarity with calculus-based probability, principles of maximum-likelihood estimation, and Bayesian estimation.

Aprox. 22 horas para completar
Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

  • Markov Model
  • Bayesian Statistics
  • Mixture Model
  • R Programming
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel intermedio

Familiarity with calculus-based probability, principles of maximum-likelihood estimation, and Bayesian estimation.

Aprox. 22 horas para completar
Inglés (English)

Instructor

ofrecido por

Placeholder

Universidad de California en Santa Cruz

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
Semana 1
4 horas para completar

Basic concepts on Mixture Models

4 horas para completar
9 videos (Total 94 minutos), 7 lecturas, 9 cuestionarios
Semana
2
Semana 2
4 horas para completar

Maximum likelihood estimation for Mixture Models

4 horas para completar
4 videos (Total 73 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
Semana
3
Semana 3
4 horas para completar

Bayesian estimation for Mixture Models

4 horas para completar
6 videos (Total 84 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
Semana
4
Semana 4
5 horas para completar

Applications of Mixture Models

5 horas para completar
7 videos (Total 108 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

Reseñas

Principales reseñas sobre BAYESIAN STATISTICS: MIXTURE MODELS

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: Estadística bayesiana

Estadística bayesiana

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.