سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کشف عوامل پنهان و پیش‌بینی با مدل دینامیک عاملی فرایند گاوسی بیزی (GP-DFM)

کتاب کشف عوامل پنهان و پیش‌بینی با مدل دینامیک عاملی فرایند گاوسی بیزی (GP-DFM)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 کشف عوامل پنهان و پیش‌بینی با مدل دینامیک عاملی فرایند گاوسی بیزی (GP-DFM)

موضوع کلی: مدل‌سازی سری‌های زمانی و پیش‌بینی

موضوع میانی: مدل‌های فضای حالت و فرایند گاوسی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و اهمیت پیش‌بینی
  • 2. چالش‌های مدل‌سازی داده‌های سری زمانی با ابعاد بالا
  • 3. نیاز به مدل‌های عاملی برای کشف ساختار پنهان
  • 4. مروری بر مدل‌های فضای حالت و کاربردهای آن‌ها
  • 5. فرایندهای گاوسی: مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ناپارامتری
  • 6. مروری بر جبر خطی: ماتریس‌ها و عملگرها
  • 7. مفاهیم اساسی احتمال و آمار بیزی
  • 8. توزیع نرمال چندمتغیره و ویژگی‌های آن
  • 9. قضیه بیز و استنباط بیزی
  • 10. آشنایی با زنجیره مارکوف و نمونه‌گیری مونت کارلو (MCMC)
  • 11. مفاهیم فرآیندهای تصادفی
  • 12. همبستگی، خودهمبستگی و همبستگی جزئی
  • 13. بردارها، فضاهای برداری و تبدیلات خطی
  • 14. تابع چگالی احتمال و تابع توزیع تجمعی
  • 15. نظریه و عملگرهای امید ریاضی و واریانس
  • 16. معرفی سری‌های زمانی: تعاریف و اجزا
  • 17. تحلیل روند و فصلیت در سری‌های زمانی
  • 18. مفهوم مانایی (Stationarity) و آزمون‌های آن
  • 19. مدل‌های خودرگرسیو (AR) و میانگین متحرک (MA)
  • 20. مدل‌های ARMA و ARIMA برای سری‌های زمانی تک‌متغیره
  • 21. مدل‌های ناهمگن خودرگرسیو یکپارچه میانگین متحرک (ARFIMA)
  • 22. معرفی سری‌های زمانی چندمتغیره
  • 23. مدل‌های بردار خودرگرسیو (VAR)
  • 24. انتخاب مرتبه مدل‌های ARMA/ARIMA/VAR
  • 25. پیش‌بینی با مدل‌های کلاسیک سری زمانی
  • 26. مدل‌های فضای حالت: چارچوب کلی
  • 27. مؤلفه‌های مدل فضای حالت: معادله مشاهدات و معادله حالت
  • 28. نمایش مدل‌های ARMA در فضای حالت
  • 29. فیلتر کالمن: برآورد حالت‌های پنهان
  • 30. هموارساز کالمن: برآورد بهتر حالت‌های پنهان
  • 31. الگوریتم EM برای تخمین پارامترهای مدل فضای حالت
  • 32. پیش‌بینی با مدل‌های فضای حالت
  • 33. مدل‌سازی روند و فصلیت با فضای حالت
  • 34. مدل‌های فضای حالت خطی-گاوسی
  • 35. تعمیم‌های فیلتر کالمن: فیلتر کالمن توسعه‌یافته و بدون بو
  • 36. نیاز به کاهش ابعاد در داده‌های بزرگ
  • 37. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA): مبانی و کاربردها
  • 38. تحلیل عاملی اکتشافی (EFA) در مقایسه با PCA
  • 39. مدل‌های عاملی ایستا (Static Factor Models)
  • 40. برآورد عوامل و بارهای عاملی در مدل‌های ایستا
  • 41. مدل‌های عاملی پویا (Dynamic Factor Models - DFM): معرفی
  • 42. ساختار و مؤلفه‌های DFM: عوامل پویا و بارهای عاملی
  • 43. نمایش DFM در چارچوب فضای حالت
  • 44. شناسایی و تخمین پارامترهای DFM
  • 45. پیش‌بینی با مدل‌های عاملی پویا
  • 46. معرفی فرایندهای گاوسی: توزیع روی توابع
  • 47. تابع کوواریانس (هسته) به عنوان قلب فرایند گاوسی
  • 48. انواع توابع کوواریانس: RBF، ماتِرن، دوره‌ای
  • 49. انتخاب و ترکیب توابع کوواریانس
  • 50. استنباط در رگرسیون فرایند گاوسی
  • 51. پیش‌بینی با رگرسیون فرایند گاوسی
  • 52. ابرپارامترهای فرایند گاوسی و تخمین آن‌ها
  • 53. بهینه‌سازی حاشیه لگاریتمی (Log Marginal Likelihood)
  • 54. چالش‌های محاسباتی در فرایندهای گاوسی با داده‌های بزرگ
  • 55. رویکردهای پراکنده برای فرایندهای گاوسی (Sparse GPs)
  • 56. فرایندهای گاوسی چندمتغیره
  • 57. فرایندهای گاوسی برای توابع نهفته
  • 58. ارتباط بین فرایندهای گاوسی و شبکه عصبی
  • 59. فرایندهای گاوسی در فضای حالت
  • 60. پیاده‌سازی فرایندهای گاوسی با کتابخانه‌های پایتون/R
  • 61. رویکرد بیزی به مدل‌های عاملی پویا
  • 62. مشخص کردن توزیع‌های پیشین برای پارامترهای DFM
  • 63. استنباط بیزی برای DFM با استفاده از MCMC
  • 64. نمونه‌برداری گیبز برای بارهای عاملی و واریانس‌ها
  • 65. نمونه‌برداری از عوامل پنهان در DFM بیزی
  • 66. مدل‌سازی نویز با توزیع‌های پیشین مناسب
  • 67. مقایسه DFM بیزی با DFM کلاسیک
  • 68. مزایای رویکرد بیزی در DFM: عدم قطعیت و تنظیم‌گری
  • 69. انتخاب مدل و معیارهای اطلاعاتی بیزی (BIC, DIC)
  • 70. مشکلات شناسایی (Identifiability) در DFM بیزی
  • 71. ادغام فرایند گاوسی و مدل‌های عاملی پویا: ایده اصلی GP-DFM
  • 72. معرفی مدل دینامیک عاملی فرایند گاوسی بیزی (GP-DFM)
  • 73. ساختار کلی GP-DFM و مؤلفه‌های آن
  • 74. فرایندهای گاوسی به عنوان مدل دینامیک برای عوامل پنهان
  • 75. مزایای GP-DFM: انعطاف‌پذیری و عدم خطی‌بودن دینامیک عوامل
  • 76. تعریف تابع چگالی احتمال مشترک (Joint Likelihood) در GP-DFM
  • 77. مشخص کردن توزیع‌های پیشین برای تمام پارامترهای GP-DFM
  • 78. نمایش GP-DFM در قالب فضای حالت بیزی
  • 79. نقش ابرپارامترهای فرایند گاوسی در GP-DFM
  • 80. انتخاب تعداد عوامل در GP-DFM
  • 81. الگوریتم استنباط MCMC برای GP-DFM
  • 82. نمونه‌برداری گیبز برای بارهای عاملی و واریانس‌های خطا
  • 83. نمونه‌برداری از حالت‌های پنهان (عوامل دینامیک) با الگوریتم نمونه‌بردار گیبز
  • 84. نمونه‌برداری از ابرپارامترهای فرایند گاوسی (طول مقیاس، واریانس)
  • 85. الگوریتم فیلتر/هموارساز کالمن برای DFM با دینامیک GP
  • 86. استراتژی‌های نمونه‌برداری بلوکی برای بهبود کارایی MCMC
  • 87. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 88. تحلیل حساسیت نسبت به توزیع‌های پیشین
  • 89. ملاحظات محاسباتی برای داده‌های بزرگ در GP-DFM
  • 90. تشخیص تغییرات ساختاری با GP-DFM
  • 91. پیش‌بینی درون‌نمونه‌ای و برون‌نمونه‌ای با GP-DFM
  • 92. پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از عوامل پنهان
  • 93. تخمین عدم قطعیت پیش‌بینی با GP-DFM
  • 94. تفسیر عوامل پنهان و بارهای عاملی از GP-DFM
  • 95. کاربرد GP-DFM در اقتصادسنجی کلان و پیش‌بینی اقتصادی
  • 96. کاربرد GP-DFM در علوم اعصاب و داده‌های زیستی
  • 97. مقایسه GP-DFM با سایر مدل‌های DFM و سری‌های زمانی غیرخطی
  • 98. محدودیت‌ها و چالش‌های GP-DFM
  • 99. تعمیم‌های GP-DFM: مدل‌سازی ناهمسان‌گردی یا ناهمگونی
  • 100. آینده پژوهش و جهت‌گیری‌های نوین در GP-DFM و مدل‌های عاملی بیزی

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.