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學生對 加州大学圣克鲁兹分校 提供的 Bayesian Statistics: Mixture Models 的評價和反饋

4.6
37 個評分

課程概述

Bayesian Statistics: Mixture Models introduces you to an important class of statistical models. The course is organized in five modules, each of which contains lecture videos, short quizzes, background reading, discussion prompts, and one or more peer-reviewed assignments. Statistics is best learned by doing it, not just watching a video, so the course is structured to help you learn through application. Some exercises require the use of R, a freely-available statistical software package. A brief tutorial is provided, but we encourage you to take advantage of the many other resources online for learning R if you are interested. This is an intermediate-level course, and it was designed to be the third in UC Santa Cruz's series on Bayesian statistics, after Herbie Lee's "Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis" and Matthew Heiner's "Bayesian Statistics: Techniques and Models." To succeed in the course, you should have some knowledge of and comfort with calculus-based probability, principles of maximum-likelihood estimation, and Bayesian estimation....

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篩選依據:

1 - Bayesian Statistics: Mixture Models 的 13 個評論(共 13 個)

創建者 Rohit D

2020年6月19日

創建者 zj s

2020年8月31日

創建者 Tomas F

2021年12月21日

創建者 piaoyang

2021年12月11日

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2021年1月26日

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2020年7月31日

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2021年1月20日

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2021年7月1日

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