us【アーカイブ配信】非線形ベイズモデリング『ベイズデータ解析(第3版)』解説セミナー第9弾!パラメトリックな非線形モデル、基底関数について徹底解説します。パラメトリックな非線形モデルや基底関数を用いた柔軟な関数表現が学べます。縮小事前分布を活用した過学習の防止方法と変数選択手法を習得できます。Stanを用いて高次元データの次元の呪いを解決する加法モデルの構築方法を理解できます。菅澤翔之助准教授に解説していただきます。モデルについて、以下の内容について深く掘り下げます。パラメトリックな非線形モデル非線形な構造を持ったパラメトリックな統計モデルについて解説します。ここでは、非線形モデルの基本構造と利点と、実際のデータに基づいた具体例を紹介します。スプラインや基底関数を用いた柔軟な関数表現スプラインや基底関数を使用した柔軟な関数表現について解説します。スプラインと基底関数の基本概念と応用、そして柔軟な関数表現の具体的な手法について解説します。縮小事前分布を活用してモデルの過学習を防ぐ方法を解説します。縮小事前分布の基本概念とその利点から始め、過学習の問題とその対策について解説します。縮小事前分布による変数選択と事後分布の計算アルゴリズム縮小事前分布を用いた変数選択の手法と事後分布の計算アルゴリズムについて解説します。変数選択の基本手法と縮小事前分布の役割、効果的な事後分布の計算アルゴリズムについて解説します。次元の呪いを避けるための加法モデル高次元データにおける次元の呪いを避けるための加法モデルについて解説します。加法モデルの基本概念と利点、次元の呪いの問題とその解決方法について紹介します。具体例とStanによる実践演習Stanを用いた実践的な演習を通じて、理論を具体例に適用する方法を学びます。本セミナーでは、理論と実践を一貫して解説し、参加者がStanを用いてベイズ統計学の高度な技術を身につけることができることを目標とします。このセミナーは単体で完結する内容となっておりますので、必ずしもシリーズで受講しなければならない内容ではありません。翻訳者によるStanを用いた実演を通して非線形なベイズモデリングを習得する機会としてください。本シリーズセミナーは以下の構成です。書籍にはないStanやRでの実装演習を通して翻訳者による徹底解説を行います。11,000ベーシックプランお支払いから1ヶ月間、いつでもどこでも受講できます。※講義動画のダウンロードはできません。本画面上部の「受講申込はこちら(外部サイトへ遷移します)」をクリックしてください。EDRIGHTというアーカイブセミナー受講プラットフォームに遷移しますので、お支払いをお願いいたします。お支払い完了後、すぐにセミナーを受講していただけます。万が一、セミナーの資料や動画が異なる、動画や資料が閲覧できないなどの不備がございましたら、運営へお問い合わせください。