『ベイズデータ解析(第3版)』解説セミナー第5弾!訳者による講義で、事後分布の近似と効率的な探索手法を徹底解説します。EMアルゴリズムによる事後モードの探索方法が学べます。ラプラス近似や変分法を用いた事後分布の近似方法を習得できます。パラメータの境界・退化を回避するための事前分布の設定方法を理解できます。小林弦矢教授に解説していただきます。よるより一般的な事後分布の近似方法について紹介します。パラメータの境界・退化を回避するための事前分布の設定の仕方について解説します。本セミナーでは、理論と実践を一貫して解説し、参加者が実装例に触れることで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。ベイズデータ解析(第3版)を読みながら、訳者による実演を通してベイズ統計学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。