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.
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課程信息
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可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
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 2 門課程(共 3 門)
高級
完成時間大約為38 小時
英語(English)
您將獲得的技能
- Inference
- Gibbs Sampling
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
- Belief Propagation
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提供方
授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 25 分鐘
Inference Overview
完成時間為 25 分鐘
2 個視頻 (總計 25 分鐘)
完成時間為 1 小時
Variable Elimination
完成時間為 1 小時
4 個視頻 (總計 56 分鐘)
完成時間為 18 小時
Belief Propagation Algorithms
完成時間為 18 小時
9 個視頻 (總計 150 分鐘)
完成時間為 2 小時
MAP Algorithms
完成時間為 2 小時
5 個視頻 (總計 74 分鐘)
完成時間為 15 小時
Sampling Methods
完成時間為 15 小時
5 個視頻 (總計 100 分鐘)
完成時間為 1 小時
Inference in Temporal Models
完成時間為 1 小時
1 個視頻 (總計 20 分鐘)
審閱
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來自PROBABILISTIC GRAPHICAL MODELS 2: INFERENCE的熱門評論
由 HL 提供2020年5月18日
Great balance between theories and practices. Also provide a lot of intuitions to understand the concepts
由 MP 提供2021年1月19日
Great course! Course has filled gaps in my knowledge from statistics and similar sciences.
由 EZ 提供2018年3月9日
Very interesting course. However, even after completing it with honors, I feel like I don't understand a lot.
由 LC 提供2019年2月2日
Very great course! A lot of things have been learnt. The lectures, quiz and assignments clear up all key concepts. Especially, assignments are wonderful!
關於 概率图模型 專項課程

常見問題
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我订阅此专项课程后会得到什么?
有助学金吗?
Learning Outcomes: By the end of this course, you will be able to take a given PGM and
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