课程主页: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-3-learning

课程推荐：概率图模型 3：学习

今天我想和大家分享一门非常优秀的课程——《概率图模型 3：学习》，这是Coursera上一门深入探讨概率图形模型（PGMs）的重要课程。

课程概述：

概率图模型为复杂领域中的概率分布提供了一种丰富的编码框架，这些分布涉及到多个随机变量的联合（多元）分布。这些表示位于统计学和计算机科学的交界处，依赖于概率论、图算法、机器学习等概念。PGM的方法是各种应用领域（例如医学）的最先进方法的基础。

此课程通过以下几个模块展开：

• 学习概述：介绍课程中将要解决的PGM学习任务。
• 机器学习概念复习：可选模块，涵盖来自于Andrew Ng教授斯坦福大学机器学习课程的一些基础概念。
• 贝叶斯网络的参数估计：讨论在贝叶斯网络中最基本的学习问题，深入讲解最大似然估计及其问题，以及如何通过贝叶斯估计来改善这些问题。
• 学习无向模型：介绍对于马尔可夫网络的参数估计问题，这在概念和计算上比贝叶斯网络复杂得多。
• 贝叶斯网络结构学习：讨论如何将学习贝叶斯网络的结构转化为图结构空间的优化问题。
• 处理不完全数据的学习：探讨在某些数据中部分变量未被完全观察的情况下如何学习模型。
• 学习总结与期末考：总结从数据中学习PGM时所面临的问题，并概述期末考任务。
• PGM总结：对整个PGM方法进行概述，讨论在实际应用中的一些权衡。

如果你有兴趣深入了解概率图模型，理解复杂数据之间的关系，那么这门课程无疑是一个很好的选择。在课程中，你不仅能够学习到PGM的理论知识，还能掌握使用这些工具解决实际问题的能力。

总的来说，《概率图模型 3：学习》是一门极具价值的课程，适合对数据科学、机器学习有兴趣的同学们报读。不论你是新手还是有一定基础的学习者，这门课程都能帮助你进一步理解先进的统计模型。

快来加入这门课程，开启你的PGM学习之旅吧！

课程主页: https://www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models-3-learning