کتاب استنتاج شبه بیزی مدرن: بهینه‌سازی محاسباتی با MCMC پذیرش تأخیری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب استنتاج شبه بیزی مدرن: بهینه‌سازی محاسباتی با MCMC پذیرش تأخیری

موضوع کلی: آمار محاسباتی

موضوع میانی: روش‌های پیشرفته شبیه‌سازی بیزی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر آمار محاسباتی
• 2. مقدمه ای بر استنتاج بیزی
• 3. مفهوم احتمال پیشین و پسین
• 4. قضیه بیز و کاربردهای آن
• 5. مرور روش های شبیه سازی مونت کارلو
• 6. مونت کارلو مارکوف زنجیره ای (MCMC): مبانی
• 7. الگوریتم Metropolis-Hastings
• 8. الگوریتم Gibbs Sampling
• 9. تشخیص همگرایی زنجیره های MCMC
• 10. معیارهای ارزیابی همگرایی: R-hat و ESS
• 11. تکنیک های بهبود همگرایی MCMC
• 12. MCMC برای مدل های خطی
• 13. MCMC برای مدل های غیر خطی
• 14. مقدمه ای بر استنتاج شبه بیزی
• 15. مقایسه استنتاج بیزی و شبه بیزی
• 16. مفهوم شرایط گشتاوری خطی
• 17. اهمیت شرایط گشتاوری در استنتاج
• 18. تابع درستنمایی شبه
• 19. برآورد پارامتر با استفاده از شبه درستنمایی
• 20. محدودیت های استنتاج شبه بیزی استاندارد
• 21. مقدمه ای بر MCMC پذیرش تاخیری (Delayed Acceptance MCMC)
• 22. مزایای MCMC پذیرش تاخیری
• 23. مکانیسم پذیرش تاخیری: مرحله اول
• 24. مکانیسم پذیرش تاخیری: مرحله دوم
• 25. الگوریتم اصلی Delayed Acceptance MCMC
• 26. تحلیل ریاضی الگوریتم Delayed Acceptance MCMC
• 27. MCMC پذیرش تاخیری اصلاح شده (Modified Delayed Acceptance MCMC)
• 28. انگیزه برای اصلاح MCMC پذیرش تاخیری
• 29. اصلاح پذیرش در مرحله اول
• 30. اصلاح پذیرش در مرحله دوم
• 31. الگوریتم Modified Delayed Acceptance MCMC (MDA-MCMC)
• 32. جزئیات پیاده سازی MDA-MCMC
• 33. انتخاب توزیع پیشنهاد مناسب
• 34. اثر انتخاب توزیع پیشنهاد بر کارایی
• 35. بهینه سازی پارامترهای توزیع پیشنهاد
• 36. تشخیص همگرایی در MDA-MCMC
• 37. معیارهای همگرایی برای MDA-MCMC
• 38. ارزیابی کارایی MDA-MCMC
• 39. مقایسه MDA-MCMC با الگوریتم های استاندارد MCMC
• 40. مزایای MDA-MCMC در شرایط گشتاوری
• 41. چالش های محاسباتی MDA-MCMC
• 42. تکنیک های کاهش هزینه محاسباتی
• 43. موازی سازی MDA-MCMC
• 44. کاربردهای MDA-MCMC در اقتصاد سنجی
• 45. کاربردهای MDA-MCMC در بیوانفورماتیک
• 46. کاربردهای MDA-MCMC در مهندسی
• 47. کاربردهای MDA-MCMC در علوم اجتماعی
• 48. پیاده سازی MDA-MCMC در R
• 49. پیاده سازی MDA-MCMC در Python
• 50. پیاده سازی MDA-MCMC در Stan
• 51. پیاده سازی MDA-MCMC در JAGS
• 52. مثال عملی: برآورد مدل رگرسیون خطی با MDA-MCMC
• 53. مثال عملی: برآورد مدل زمان‌بندی رویدادها با MDA-MCMC
• 54. مثال عملی: برآورد مدل انتخاب گسسته با MDA-MCMC
• 55. مثال عملی: برآورد مدل های فضایی با MDA-MCMC
• 56. ماتریس کوواریانس تخمینی در استنتاج شبه بیزی
• 57. اثر عدم قطعیت ماتریس کوواریانس
• 58. روش های بهبود تخمین ماتریس کوواریانس
• 59. استفاده از اطلاعات پیشین در تخمین ماتریس کوواریانس
• 60. روش های تنظیم (Regularization) برای ماتریس کوواریانس
• 61. مقایسه روش های مختلف تنظیم ماتریس کوواریانس
• 62. استنتاج Bayesian ناپارامتری
• 63. مدل های فرآیند گاوسی
• 64. توزیع دیریکله و کاربردهای آن
• 65. مدل های ترکیب محدود (Finite Mixture Models)
• 66. مدل های مارکوف پنهان (Hidden Markov Models)
• 67. توسعه های MDA-MCMC برای مدل های ناپارامتری
• 68. استفاده از توزیع های پیشین اطلاع ناپذیر (Non-informative Priors)
• 69. اثر توزیع پیشین بر نتایج استنتاج
• 70. انتخاب توزیع پیشین مناسب
• 71. روش های ارزیابی حساسیت به توزیع پیشین
• 72. استنتاج بیزی سلسله مراتبی (Hierarchical Bayesian Inference)
• 73. مدل های اثرات تصادفی (Random Effects Models)
• 74. تخمین پارامترهای سطح بالا و پایین
• 75. کاربردهای استنتاج بیزی سلسله مراتبی
• 76. استنتاج تقریبی بیزی (Approximate Bayesian Computation - ABC)
• 77. مفهوم فاصله بین توزیع ها در ABC
• 78. انتخاب آماره های خلاصه (Summary Statistics)
• 79. الگوریتم های مختلف ABC
• 80. کاربردهای ABC
• 81. روش های واریانس کاهشی (Variance Reduction Techniques)
• 82. اهمیت نمونه برداری (Importance Sampling)
• 83. نمونه برداری طبقه بندی شده (Stratified Sampling)
• 84. متغیرهای کنترلی (Control Variates)
• 85. روش های Monte Carlo تسلسلی (Sequential Monte Carlo - SMC)
• 86. فیلتر ذرات (Particle Filtering)
• 87. کاربردهای SMC
• 88. انتخاب مدل (Model Selection)
• 89. معیارهای اطلاعاتی (Information Criteria): AIC و BIC
• 90. روش های Bayesian برای انتخاب مدل
• 91. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 92. توسعه های اخیر در MCMC
• 93. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
• 94. No-U-Turn Sampler (NUTS)
• 95. Stochastic Gradient Langevin Dynamics (SGLD)
• 96. روش های محاسباتی برای داده های بزرگ
• 97. استنتاج توزیع شده (Distributed Inference)
• 98. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات
• 99. روش های مبتنی بر یادگیری ماشین برای استنتاج بیزی
• 100. بهینه سازی hyperparameters در MDA-MCMC

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 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