關於此 專項課程

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Probabilistic graphical models (PGMs) are a rich framework for encoding probability distributions over complex domains: joint (multivariate) distributions over large numbers of random variables that interact with each other. These representations sit at the intersection of statistics and computer science, relying on concepts from probability theory, graph algorithms, machine learning, and more. They are the basis for the state-of-the-art methods in a wide variety of applications, such as medical diagnosis, image understanding, speech recognition, natural language processing, and many, many more. They are also a foundational tool in formulating many machine learning problems.
學生職業成果
50%
完成此 專項課程 後開始了新的職業。
20%
加薪或升職。
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線課程
立即開始,按照自己的計劃學習。
靈活的計劃
設置並保持靈活的截止日期。
高級
完成時間大約為4 個月
建議 11 小時/週
英語(English)
字幕:英語(English), 法語(French), 巴西葡萄牙語, 俄語(Russian), 西班牙語(Spanish)
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此專項課程包含 3 門課程

課程1

課程 1

Probabilistic Graphical Models 1: Representation

4.7
1,292 個評分
286 條評論
課程2

課程 2

Probabilistic Graphical Models 2: Inference

4.6
445 個評分
67 條評論
課程3

課程 3

Probabilistic Graphical Models 3: Learning

4.6
275 個評分
44 條評論

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斯坦福大学

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