課程信息

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學生職業成果

50%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

36%

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32 小時
英語(English)
字幕:英語(English), 韓語

您將獲得的技能

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

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立即開始,按照自己的計劃學習。
第 3 門課程(共 7 門)
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Course requires strong background in calculus, linear algebra, probability theory and machine learning.

完成時間大約為32 小時
英語(English)
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提供方

国立高等经济大学 徽標

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%(2,541 個評分)Info
1

1

完成時間為 2 小時

Introduction to Bayesian methods & Conjugate priors

完成時間為 2 小時
10 個視頻 (總計 57 分鐘), 2 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
2 個閱讀材料
About the University10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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關於 高级机器学习 專項課程

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
高级机器学习

常見問題

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

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