کتاب تحلیل داده بیزی: از اصول تا کاربردهای پیشرفته با رویکرد گلمن
, ,

کتاب تحلیل داده بیزی: از اصول تا کاربردهای پیشرفته با رویکرد گلمن

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000019501 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 تحلیل داده بیزی: از اصول تا کاربردهای پیشرفته با رویکرد گلمن

موضوع کلی: علم داده و آمار

موضوع میانی: رویکردهای بیزی در تحلیل داده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی علم داده و آمار: معرفی و مفاهیم
  • 2. مقدمه‌ای بر آمار بیزی و تفاوت آن با آمار فراوانی‌گرا
  • 3. قضیه بیز و اهمیت آن در تحلیل داده
  • 4. توزیع‌های پیشین (Prior): انواع، انتخاب و اهمیت
  • 5. توزیع‌های پسین (Posterior): محاسبه و تفسیر
  • 6. تابع درست‌نمایی (Likelihood Function): ساختار و کاربرد
  • 7. مدل‌های آماری: انواع و کاربردها
  • 8. معرفی نرم‌افزارهای تحلیل بیزی (Stan, JAGS, PyMC3)
  • 9. استنتاج بیزی: نمونه‌برداری از توزیع پسین
  • 10. مقدمه‌ای بر روش مونت‌کارلوی زنجیره‌ای مارکوف (MCMC)
  • 11. مفاهیم اولیه MCMC: زنجیره مارکوف، پایداری و همگرایی
  • 12. تشخیص همگرایی در MCMC: شاخص‌های R-hat و ESS
  • 13. مدل‌سازی خطی بیزی: اصول و کاربردها
  • 14. رگرسیون خطی بیزی: ساختار، تخمین پارامترها و تفسیر
  • 15. رگرسیون لجستیک بیزی: مدل‌سازی و کاربرد در داده‌های طبقه‌بندی
  • 16. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی (GLMs): مقدمه و انواع
  • 17. مدل پواسون بیزی: مدل‌سازی داده‌های شمارشی
  • 18. مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی: مقدمه و مفاهیم
  • 19. مدل‌های سلسله‌مراتبی: رگرسیون خطی با اثرات تصادفی
  • 20. مدل‌های سلسله‌مراتبی: کاربرد در تحلیل داده‌های تکراری
  • 21. انتخاب مدل در تحلیل بیزی: معیارهای BIC، DIC و WAIC
  • 22. اعتبارسنجی مدل بیزی: آزمون‌های پس‌بینی (Posterior Predictive Checks)
  • 23. مقایسه مدل‌ها در رویکرد بیزی
  • 24. استفاده از توزیع‌های پیشین با اطلاعات قبلی
  • 25. استفاده از توزیع‌های پیشین غیر اطلاعاتی
  • 26. حساسیت به توزیع پیشین: تحلیل و ارزیابی
  • 27. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی با Stan
  • 28. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی با Stan: مثال‌های عملی
  • 29. بررسی خطاهای رایج در مدل‌سازی با Stan
  • 30. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی با Stan: مثال‌های کاربردی
  • 31. آشنایی با کتابخانه ggplot2 و تجسم داده‌ها در R
  • 32. رسم نمودارهای توزیع پسین و فواصل اطمینان
  • 33. تجسم نتایج مدل‌های بیزی با نمودارهای مناسب
  • 34. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی: مقدمه و مفاهیم
  • 35. مدل‌های ARIMA بیزی: ساختار و تخمین پارامترها
  • 36. مدل فضایی حالت (State Space Models) بیزی
  • 37. اعتبارسنجی مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 38. پیش‌بینی با مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 39. مدل‌سازی داده‌های گمشده به روش بیزی
  • 40. تخمین پارامترهای مدل با داده‌های گمشده
  • 41. مدل‌سازی داده‌های سانسور شده به روش بیزی
  • 42. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌ای (Clustering) بیزی
  • 43. خوشه‌بندی k-میانگین بیزی
  • 44. مدل‌های مخلوط گاوسی بیزی
  • 45. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی گرافیکی بیزی
  • 46. مدل‌های بیزی شبکه‌ای (Bayesian Networks)
  • 47. استنتاج در مدل‌های شبکه‌ای
  • 48. یادگیری ماشینی بیزی: مقدمه و مفاهیم
  • 49. رگرسیون خطی بیزی برای یادگیری ماشینی
  • 50. درخت تصمیم‌گیری بیزی
  • 51. بایز ساده (Naive Bayes)
  • 52. مدل‌های بیزی برای طبقه‌بندی
  • 53. مدل‌های بیزی برای رگرسیون
  • 54. بهینه‌سازی در تحلیل بیزی
  • 55. مقدمه‌ای بر روش‌های بهینه‌سازی
  • 56. بهینه‌سازی با استفاده از MCMC
  • 57. بهینه‌سازی با استفاده از روش‌های تقریبی
  • 58. تقریب توزیع پسین: تقریب لاپلاس
  • 59. تقریب توزیع پسین: روش‌های مبتنی بر شبه‌درست‌نمایی
  • 60. تقریب توزیع پسین: روش‌های مبتنی بر تغییرات (Variational Inference)
  • 61. روش‌های نمونه‌برداری پیشرفته‌تر
  • 62. نمونه‌برداری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 63. نمونه‌برداری متروپلیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 64. نمونه‌برداری تطبیقی (Adaptive MCMC)
  • 65. کاربردهای پیشرفته تحلیل بیزی در زیست‌شناسی
  • 66. کاربردهای پیشرفته تحلیل بیزی در اقتصاد
  • 67. کاربردهای پیشرفته تحلیل بیزی در علوم اجتماعی
  • 68. کاربردهای پیشرفته تحلیل بیزی در پزشکی
  • 69. کاربردهای پیشرفته تحلیل بیزی در بازاریابی
  • 70. مقدمه‌ای بر آمار بیزی غیرپارامتری
  • 71. فرآیند گاوسی (Gaussian Process): مقدمه و کاربرد
  • 72. مدل‌سازی با فرآیند گاوسی
  • 73. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) با رویکرد بیزی
  • 74. روش‌های موازی‌سازی در تحلیل بیزی
  • 75. محاسبات توزیع‌شده برای تحلیل بیزی
  • 76. مفاهیم پیشرفته MCMC: ترکیب زنجیره‌ها و thin کردن
  • 77. مدل‌سازی با داده‌های پیچیده: مثال‌های کاربردی
  • 78. مدل‌سازی چندمتغیره بیزی
  • 79. مدل‌سازی با داده‌های نامتعادل
  • 80. مدل‌سازی پویای (Dynamic Modeling) بیزی
  • 81. مقدمه‌ای بر کتاب "Bayesian Data Analysis"
  • 82. مروری بر فصل‌های کلیدی کتاب "Bayesian Data Analysis"
  • 83. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های واقعی با رویکرد بیزی
  • 84. انتخاب مدل و مقایسه مدل‌ها با استفاده از اطلاعات کتاب
  • 85. ایجاد وضوح در مفاهیم پیچیده با کمک کتاب
  • 86. کاربرد نرم‌افزارهای مختلف برای اجرای مدل‌ها
  • 87. تفسیر نتایج و ارائه گزارش‌های دقیق
  • 88. بررسی خطاها و چالش‌های رایج در تحلیل بیزی
  • 89. راهکارهای مقابله با چالش‌های موجود
  • 90. آینده تحلیل بیزی و گرایش‌های جدید
  • 91. اخلاق در تحلیل داده‌های بیزی
  • 92. چالش‌های اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در داده‌کاوی
  • 93. نقش تحلیل بیزی در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده
  • 94. بهبود فرایند تصمیم‌گیری با استفاده از تحلیل بیزی
  • 95. استفاده از تحلیل بیزی در توسعه مدل‌های پیش‌بینی
  • 96. ارتباط بین تحلیل بیزی و هوش مصنوعی
  • 97. ترکیب تحلیل بیزی با سایر روش‌های آماری
  • 98. مبانی ریاضی و آماری مورد نیاز برای تحلیل بیزی
  • 99. مروری بر مفاهیم احتمال، آمار و جبر خطی
  • 100. ابزارهای مفید برای یادگیری و پیشرفت در تحلیل 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب تحلیل داده بیزی: از اصول تا کاربردهای پیشرفته با رویکرد گلمن”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا