کتاب ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC با PyMC
, ,

کتاب ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC با PyMC

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000028576 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC با PyMC

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: PyMC3 / PyMC

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه بر PyMC و MCMC
  • 2. نصب PyMC
  • 3. مبانی MCMC
  • 4. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 5. مقدمه بر مدل‌سازی احتمالاتی در PyMC
  • 6. تعریف متغیرهای تصادفی در PyMC
  • 7. مشخص کردن توزیع‌های پیشین
  • 8. مشخص کردن توزیع‌های پسین
  • 9. نحوه تعریف مدل‌های پیچیده
  • 10. استفاده از داده‌ها در PyMC
  • 11. بارگذاری داده‌ها
  • 12. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 13. نمایش داده‌ها
  • 14. ارتباط مدل با داده‌ها
  • 15. چالش‌های پیاده‌سازی MCMC
  • 16. انتخاب مناسب مدل
  • 17. انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب
  • 18. تنظیم پارامترهای مدل
  • 19. تست و اعتبارسنجی مدل
  • 20. تشخیص همگرایی
  • 21. نمودارهای Trace
  • 22. آماره‌های همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 23. نمودارهای Autocorrelation
  • 24. بررسی مستقل بودن زنجیره‌ها
  • 25. نمودارهای postérieure
  • 26. نمودارهای پیش‌بینی
  • 27. اعتبارسنجی با داده‌های شبیه‌سازی شده (Simulated Data)
  • 28. اعتبارسنجی با داده‌های واقعی (Real Data)
  • 29. نکات پیشرفته در پیاده‌سازی MCMC
  • 30. استفاده از توزیع‌های پیشین غیرمعمول
  • 31. مدل‌های سلسله مراتبی
  • 32. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی
  • 33. مدل‌سازی داده‌های مکانی
  • 34. مدل‌سازی شبکه‌ها
  • 35. استفاده از PyMC با کتابخانه‌های دیگر (NumPy, SciPy, Pandas)
  • 36. استفاده از PyMC با ابزارهای بصری‌سازی (Matplotlib, Seaborn)
  • 37. بهینه‌سازی سرعت پیاده‌سازی
  • 38. انتخاب الگوریتم MCMC مناسب
  • 39. تنظیم پارامترهای MCMC (مانند تعداد گام‌ها، burn-in)
  • 40. استفاده از NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 41. استفاده از ADVI (Automatic Differentiation Variational Inference)
  • 42. مقایسه MCMC با روش‌های دیگر (مانند Maximum Likelihood)
  • 43. مدیریت حافظه در پیاده‌سازی‌های بزرگ
  • 44. مدیریت خطاهای رایج
  • 45. اشکال‌زدایی مدل‌های PyMC
  • 46. تفسیر نتایج MCMC
  • 47. محاسبه معیارهای خلاصه (میانگین، میانه، انحراف معیار)
  • 48. محاسبه فواصل اطمینان (Credible Intervals)
  • 49. تفسیر نمودارهای Posterior
  • 50. مقایسه مدل‌های مختلف
  • 51. انتخاب بهترین مدل بر اساس معیارهای ارزیابی
  • 52. استفاده از روش‌های مقایسه مدل (مانند WAIC, LOO-CV)
  • 53. کاربرد MCMC در مسائل مختلف
  • 54. رگرسیون خطی با PyMC
  • 55. رگرسیون لجستیک با PyMC
  • 56. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) با PyMC
  • 57. مدل‌های گوسی فرآیند (Gaussian Processes) با PyMC
  • 58. مدل‌های پنهان مارکوف (Hidden Markov Models) با PyMC
  • 59. مدل‌های گرافیکی (Graphical Models) با PyMC
  • 60. مدل‌های استنباط بیزی در علوم مختلف
  • 61. کاربرد در اقتصاد
  • 62. کاربرد در زیست‌شناسی
  • 63. کاربرد در فیزیک
  • 64. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 65. کاربرد در یادگیری ماشین
  • 66. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 67. مطالعه موردی ۱: تحلیل داده‌های پزشکی
  • 68. مطالعه موردی ۲: پیش‌بینی بازار سهام
  • 69. مطالعه موردی ۳: مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 70. مطالعه موردی ۴: تحلیل داده‌های آب و هوایی
  • 71. مطالعه موردی ۵: استنباط در شبکه‌های اجتماعی
  • 72. منابع و مراجع
  • 73. کتاب‌های مرتبط با MCMC
  • 74. مقالات علمی کلیدی در زمینه MCMC
  • 75. مستندات رسمی PyMC
  • 76. انجمن‌های آنلاین و گروه‌های پشتیبانی
  • 77. پرسش و پاسخ‌های متداول
  • 78. نکات تکمیلی برای پیاده‌سازی حرفه‌ای
  • 79. استفاده از PyMC در محیط‌های تولیدی
  • 80. تست خودکار برای مدل‌های PyMC
  • 81. مستندسازی مدل‌های PyMC
  • 82. اشتراک‌گذاری مدل‌ها و نتایج
  • 83. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های بیزی
  • 84. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC با PyMC”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا