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學生職業成果

43%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

29%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

17%

加薪或升職
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 3 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
完成時間大約為66 小時
英語(English)

您將獲得的技能

AlgorithmsExpectation–Maximization (EM) AlgorithmGraphical ModelMarkov Random Field

學生職業成果

43%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

29%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

17%

加薪或升職
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 3 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
完成時間大約為66 小時
英語(English)

提供方

Placeholder

斯坦福大学

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1

1

完成時間為 16 分鐘

Learning: Overview

完成時間為 16 分鐘
1 個視頻 (總計 16 分鐘)
1 個視頻
完成時間為 1 小時

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

完成時間為 1 小時
6 個視頻 (總計 59 分鐘)
6 個視頻
Regularization: Cost Function 10分鐘
Evaluating a Hypothesis 7分鐘
Model Selection and Train Validation Test Sets 12分鐘
Diagnosing Bias vs Variance 7分鐘
Regularization and Bias Variance11分鐘
完成時間為 2 小時

Parameter Estimation in Bayesian Networks

完成時間為 2 小時
5 個視頻 (總計 77 分鐘)
5 個視頻
Maximum Likelihood Estimation for Bayesian Networks15分鐘
Bayesian Estimation15分鐘
Bayesian Prediction13分鐘
Bayesian Estimation for Bayesian Networks17分鐘
2 個練習
Learning in Parametric Models30分鐘
Bayesian Priors for BNs30分鐘
2

2

完成時間為 21 小時

Learning Undirected Models

完成時間為 21 小時
3 個視頻 (總計 52 分鐘)
3 個視頻
Maximum Likelihood for Conditional Random Fields13分鐘
MAP Estimation for MRFs and CRFs9分鐘
1 個練習
Parameter Estimation in MNs30分鐘
3

3

完成時間為 18 小時

Learning BN Structure

完成時間為 18 小時
7 個視頻 (總計 106 分鐘)
7 個視頻
Likelihood Scores16分鐘
BIC and Asymptotic Consistency11分鐘
Bayesian Scores20分鐘
Learning Tree Structured Networks12分鐘
Learning General Graphs: Heuristic Search23分鐘
Learning General Graphs: Search and Decomposability15分鐘
2 個練習
Structure Scores30分鐘
Tree Learning and Hill Climbing30分鐘
4

4

完成時間為 22 小時

Learning BNs with Incomplete Data

完成時間為 22 小時
5 個視頻 (總計 83 分鐘)
5 個視頻
Expectation Maximization - Intro16分鐘
Analysis of EM Algorithm11分鐘
EM in Practice11分鐘
Latent Variables22分鐘
2 個練習
Learning with Incomplete Data30分鐘
Expectation Maximization30分鐘

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