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學生職業成果

38%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

24%

通過此課程獲得實實在在的工作福利
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 3 門課程(共 7 門)
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
高級

Course requires strong background in calculus, linear algebra, probability theory and machine learning.

完成時間大約為33 小時
英語(English)

您將獲得的技能

Bayesian OptimizationGaussian ProcessMarkov Chain Monte Carlo (MCMC)Variational Bayesian Methods

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38%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

24%

通過此課程獲得實實在在的工作福利
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 3 門課程(共 7 門)
可靈活調整截止日期
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高級

Course requires strong background in calculus, linear algebra, probability theory and machine learning.

完成時間大約為33 小時
英語(English)

提供方

Placeholder

国立高等经济大学

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up83%(3,091 個評分)Info
1

1

完成時間為 3 小時

Introduction to Bayesian methods & Conjugate priors

完成時間為 3 小時
10 個視頻 (總計 57 分鐘), 3 個閱讀材料, 2 個測驗
10 個視頻
Think bayesian & Statistics review7分鐘
Bayesian approach to statistics5分鐘
How to define a model3分鐘
Example: thief & alarm11分鐘
Linear regression10分鐘
Analytical inference3分鐘
Conjugate distributions2分鐘
Example: Normal, precision5分鐘
Example: Bernoulli4分鐘
3 個閱讀材料
About the University10分鐘
Rules on the academic integrity in the course10分鐘
MLE estimation of Gaussian mean10分鐘
2 個練習
Introduction to Bayesian methods30分鐘
Conjugate priors30分鐘
2

2

完成時間為 7 小時

Expectation-Maximization algorithm

完成時間為 7 小時
17 個視頻 (總計 168 分鐘)
17 個視頻
Probabilistic clustering6分鐘
Gaussian Mixture Model10分鐘
Training GMM10分鐘
Example of GMM training10分鐘
Jensen's inequality & Kullback Leibler divergence9分鐘
Expectation-Maximization algorithm10分鐘
E-step details12分鐘
M-step details6分鐘
Example: EM for discrete mixture, E-step10分鐘
Example: EM for discrete mixture, M-step12分鐘
Summary of Expectation Maximization6分鐘
General EM for GMM12分鐘
K-means from probabilistic perspective9分鐘
K-means, M-step7分鐘
Probabilistic PCA13分鐘
EM for Probabilistic PCA7分鐘
2 個練習
EM algorithm30分鐘
Latent Variable Models and EM algorithm30分鐘
3

3

完成時間為 2 小時

Variational Inference & Latent Dirichlet Allocation

完成時間為 2 小時
11 個視頻 (總計 98 分鐘)
11 個視頻
Mean field approximation13分鐘
Example: Ising model15分鐘
Variational EM & Review5分鐘
Topic modeling5分鐘
Dirichlet distribution6分鐘
Latent Dirichlet Allocation5分鐘
LDA: E-step, theta11分鐘
LDA: E-step, z8分鐘
LDA: M-step & prediction13分鐘
Extensions of LDA5分鐘
2 個練習
Variational inference15分鐘
Latent Dirichlet Allocation15分鐘
4

4

完成時間為 6 小時

Markov chain Monte Carlo

完成時間為 6 小時
11 個視頻 (總計 122 分鐘)
11 個視頻
Sampling from 1-d distributions13分鐘
Markov Chains13分鐘
Gibbs sampling12分鐘
Example of Gibbs sampling7分鐘
Metropolis-Hastings8分鐘
Metropolis-Hastings: choosing the critic8分鐘
Example of Metropolis-Hastings9分鐘
Markov Chain Monte Carlo summary8分鐘
MCMC for LDA15分鐘
Bayesian Neural Networks11分鐘
1 個練習
Markov Chain Monte Carlo30分鐘

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