Explore les modèles génératifs, la régression logistique et la distribution gaussienne pour approximer les probabilités postérieures et optimiser les performances du modèle.
Discute de l'inférence bayésienne pour la moyenne d'une distribution gaussienne avec variance connue, couvrant la moyenne postérieure, la variance et l'estimateur MAP.
