, ,

کتاب استنتاج بیزی برای مدل‌های مخلوط با استفاده از MCMC: یک راهنمای عملی

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استنتاج بیزی برای مدل‌های مخلوط با استفاده از MCMC: یک راهنمای عملی

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

موضوع میانی: مدل‌های مخلوط (Mixture Models)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 2. اصول احتمال بیزی
  • 3. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 4. مدل‌های آماری و نقش آن‌ها
  • 5. مفهوم توزیع پیشین و پسین
  • 6. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 7. مفهوم تابع درست‌نمایی
  • 8. توزیع‌های پیشین رایج
  • 9. توزیع‌های پسین رایج
  • 10. مدل‌های خطی بیزی
  • 11. مقدمه‌ای بر زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 12. نیاز به روش‌های MCMC
  • 13. اصول کلی MCMC
  • 14. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 15. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 16. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 17. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 18. معیارهای تشخیص همگرایی
  • 19. کاهش همبستگی در نمونه‌ها
  • 20. استفاده از شبیه‌سازی‌های موازی
  • 21. اعمال MCMC بر مدل‌های ساده
  • 22. مدل‌های رگرسیون خطی بیزی
  • 23. استنتاج پارامترها در رگرسیون خطی بیزی
  • 24. مدل‌های لجستیک بیزی
  • 25. استنتاج پارامترها در رگرسیون لجستیک بیزی
  • 26. مقدمه‌ای بر مدل‌های مخلوط
  • 27. اجزای مدل‌های مخلوط
  • 28. مدل‌های مخلوط خطی (LMMs)
  • 29. مدل‌های مخلوط غیرخطی (NLMMs)
  • 30. نقش اثرات ثابت و تصادفی
  • 31. مدل‌سازی اثرات تصادفی
  • 32. کاربرد مدل‌های مخلوط در علوم
  • 33. مدل‌های مخلوط در زیست‌شناسی
  • 34. مدل‌های مخلوط در علوم اجتماعی
  • 35. مدل‌های مخلوط در اقتصاد
  • 36. کاربرد MCMC در مدل‌های مخلوط
  • 37. پیاده‌سازی MCMC برای LMMs
  • 38. پیاده‌سازی MCMC برای NLMMs
  • 39. انتخاب ساختار اثرات تصادفی
  • 40. ارزیابی مدل‌های مخلوط
  • 41. انتخاب مدل بر اساس معیارهای اطلاعاتی
  • 42. معیار اطلاعاتی آکائیکه (AIC)
  • 43. معیار اطلاعاتی بیزی (BIC)
  • 44. اعتبارسنجی متقابل در مدل‌های مخلوط
  • 45. مقدمه‌ای بر بسته‌های نرم‌افزاری MCMC
  • 46. بسته `rjags` در R
  • 47. بسته `rstan` در R
  • 48. بسته `nimble` در R
  • 49. پیاده‌سازی مدل‌های مخلوط با `rjags`
  • 50. پیاده‌سازی مدل‌های مخلوط با `rstan`
  • 51. پیاده‌سازی مدل‌های مخلوط با `nimble`
  • 52. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی با مدل‌های مخلوط
  • 53. مدل‌های مخلوط برای داده‌های مکانی
  • 54. مدل‌های مخلوط سلسله‌مراتبی
  • 55. استنتاج در مدل‌های مخلوط سلسله‌مراتبی
  • 56. مدل‌های مخلوط برای داده‌های خوشه‌ای
  • 57. مدل‌های مخلوط با اثرات متقابل
  • 58. مدل‌سازی عدم قطعیت در مدل‌های مخلوط
  • 59. تجزیه و تحلیل حساسیت در مدل‌های مخلوط
  • 60. مقدمه‌ای بر مدل‌های گوسی فرآیند (GPs)
  • 61. GPs در استنتاج بیزی
  • 62. کاربرد GPs در مدل‌سازی
  • 63. مدل‌های مخلوط و GPs
  • 64. ترکیب مدل‌های مخلوط با GPs
  • 65. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 66. کاربرد مدل‌های گرافیکی در استنتاج بیزی
  • 67. مدل‌های مخلوط به عنوان مدل‌های گرافیکی
  • 68. روش‌های پیشرفته MCMC
  • 69. کاهش واریانس در MCMC
  • 70. روش‌های نمونه‌گیری مهمانی (Importance Sampling)
  • 71. روش‌های نمونه‌گیری بر اساس اهمیت
  • 72. استنتاج بیزی در مدل‌های پیچیده
  • 73. مباحث پیشرفته در مدل‌های مخلوط
  • 74. مدل‌های مخلوط برای داده‌های نامتغیر
  • 75. مدل‌های مخلوط برای داده‌های بقا
  • 76. مدل‌های مخلوط با توزیع‌های غیرنرمال
  • 77. روش‌های ارزیابی کیفیت مدل
  • 78. ارزیابی پیش‌بینی‌پذیری مدل
  • 79. تفسیر نتایج مدل‌های مخلوط
  • 80. ارتباط مدل‌های مخلوط با مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 81. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 82. کاربرد مدل‌های مخلوط در حل مسائل واقعی
  • 83. مطالعه موردی ۱: مدل‌سازی رشد در علوم کشاورزی
  • 84. مطالعه موردی ۲: تحلیل داده‌های بالینی با مدل‌های مخلوط
  • 85. مطالعه موردی ۳: مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده
  • 86. ملاحظات عملی در اجرای MCMC
  • 87. بهینه‌سازی پارامترهای MCMC
  • 88. اعتبارسنجی نتایج MCMC
  • 89. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی پویا
  • 90. مدل‌های بیزی برای داده‌های پانل
  • 91. مدل‌های مخلوط با ساختارهای زمانی پیچیده
  • 92. مدل‌های مخلوط برای داده‌های سنجش مجدد
  • 93. تکنیک‌های بصری‌سازی نتایج MCMC
  • 94. نمودارهایtrace plot
  • 95. نمودارهای density plot
  • 96. نمودارهای autocorrelation plot
  • 97. نمودارهای posterior predictive checks
  • 98. بررسی فرض‌های مدل‌های مخلوط
  • 99. توزیع نرمال باقی‌مانده‌ها
  • 100. همگنی واریانس باقی‌مانده‌ها

📚 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 استنتاج بیزی برای مدل‌های مخلوط با استفاده از MCMC: یک راهنمای عملی”

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

پیمایش به بالا