, ,

کتاب شناخت انواع الگوریتم‌های MCMC

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 شناخت انواع الگوریتم‌های MCMC

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع الگوریتم‌های MCMC

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر شبیه سازی مونت کارلو زنجیره مارکوف
  • 2. مفهوم زنجیره مارکوف
  • 3. قضیه حد مرکزی و توزیع های نرمال
  • 4. مفهوم نمونه برداری
  • 5. مفهوم توزیع هدف
  • 6. مفهوم توزیع پیشنهادی
  • 7. مفهوم حالت پایدار
  • 8. مفهوم همگرایی
  • 9. اهمیت MCMC در آمار و یادگیری ماشین
  • 10. کاربرد MCMC در استنباط بیزی
  • 11. کاربرد MCMC در بهینه سازی
  • 12. کاربرد MCMC در مدل سازی آماری
  • 13. کاربرد MCMC در فیزیک آماری
  • 14. کاربرد MCMC در علوم کامپیوتر
  • 15. محدودیت های MCMC
  • 16. انواع الگوریتم های MCMC
  • 17. مفهوم نرخ پذیرش
  • 18. تاثیر نرخ پذیرش بر همگرایی
  • 19. الگوریتم نمونه بردار گیبس
  • 20. نحوه کار نمونه بردار گیبس
  • 21. مزایای نمونه بردار گیبس
  • 22. معایب نمونه بردار گیبس
  • 23. کاربرد نمونه بردار گیبس
  • 24. الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 25. نحوه کار متروپولیس-هستینگز
  • 26. مزایای متروپولیس-هستینگز
  • 27. معایب متروپولیس-هستینگز
  • 28. کاربرد متروپولیس-هستینگز
  • 29. الگوریتم متروپولیس
  • 30. نحوه کار الگوریتم متروپولیس
  • 31. ارتباط متروپولیس با متروپولیس-هستینگز
  • 32. الگوریتم های MCMC مبتنی بر گرادیان
  • 33. الگوریتم نمونه برداری دینامیکی مکنزی (NUTS)
  • 34. نحوه کار NUTS
  • 35. مزایای NUTS
  • 36. معایب NUTS
  • 37. کاربرد NUTS
  • 38. الگوریتم های MCMC نمونه گیری از توزیع های پیچیده
  • 39. الگوریتم نمونه برداری از مدل های مخلوط گوسی
  • 40. الگوریتم نمونه برداری از مدل های سلسله مراتبی
  • 41. الگوریتم های MCMC برای حجم بالا
  • 42. الگوریتم های MCMC برای داده های بزرگ
  • 43. تکنیک های بهبود همگرایی در MCMC
  • 44. نمونه برداری اولیه (Burn-in)
  • 45. نمونه برداری چندگانه (Multiple chains)
  • 46. نظارت بر همگرایی
  • 47. معیارهای همگرایی
  • 48. معیار گلمن-رو賓 (Gelman-Rubin statistic)
  • 49. معیار هافمن-وِست (Hoffman-West statistic)
  • 50. معیار تِیلور (Tail statistic)
  • 51. تشخیص همگرایی بصری
  • 52. نمودارهای سری زمانی
  • 53. نمودارهای توزیع
  • 54. نمودارهای خودهمبستگی
  • 55. استراتژی های نمونه برداری
  • 56. نمونه برداری از توزیع های شرطی
  • 57. نمونه برداری از توزیع های حاشیه ای
  • 58. نمونه برداری از توزیع های مشترک
  • 59. تکنیک های افزایش کارایی MCMC
  • 60. تکنیک های ترکیب توزیع ها (Coupling)
  • 61. تکنیک های انتقال حالت (State transfer)
  • 62. تکنیک های موازی سازی
  • 63. ملاحظات پیاده سازی MCMC
  • 64. انتخاب توزیع پیشنهادی مناسب
  • 65. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 66. ارزیابی کیفیت نمونه ها
  • 67. تفسیر نتایج MCMC
  • 68. بررسی حساسیت به پارامترهای اولیه
  • 69. مقایسه الگوریتم های مختلف MCMC
  • 70. نرم افزارهای پیاده سازی MCMC
  • 71. بسته های R برای MCMC
  • 72. بسته های Python برای MCMC
  • 73. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 74. MCMC برای توزیع های نامتعارف
  • 75. MCMC برای داده های گسسته
  • 76. MCMC برای داده های پیوسته
  • 77. MCMC برای داده های مختلط
  • 78. MCMC برای مدل های غیر پارامتری
  • 79. MCMC برای مدل های فضای حالت
  • 80. MCMC برای مدل های زمانی
  • 81. MCMC برای مدل های مکانی
  • 82. MCMC برای مدل های شبکه ای
  • 83. MCMC و یادگیری عمیق
  • 84. MCMC در شبکه های عصبی بیزی
  • 85. MCMC در مدل های مولد
  • 86. MCMC در الگوریتم های بهینه سازی عصبی
  • 87. محدودیت های MCMC در حوزه یادگیری عمیق
  • 88. مباحث نوظهور در MCMC
  • 89. MCMC قابل تفسیر
  • 90. MCMC قابل توضیح
  • 91. MCMC قابل اعتماد
  • 92. MCMC خودکار
  • 93. MCMC مقیاس پذیر
  • 94. MCMC توزیع شده
  • 95. MCMC کوانتومی
  • 96. آینده MCMC
  • 97. نتیجه گیری و جمع بندی
  • 98. تمرینات عملی MCMC
  • 99. پیاده سازی نمونه بردار گیبس
  • 100. پیاده سازی متروپولیس-هستینگز

📚 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 شناخت انواع الگوریتم‌های MCMC”

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

پیمایش به بالا