کتاب فهم توزیع پسین: از نظریه تا عمل
, ,

کتاب فهم توزیع پسین: از نظریه تا عمل

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000026224 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 فهم توزیع پسین: از نظریه تا عمل

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

موضوع میانی: توزیع پسین (Posterior Distribution)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر توزیع پسین
  • 2. مفهوم احتمال شرطی
  • 3. قضیه بیز
  • 4. اجزای قضیه بیز: احتمال پیشین، احتمال درستنمایی، احتمال حاشیه‌ای
  • 5. توزیع پسین به عنوان ترکیب احتمالات پیشین و درستنمایی
  • 6. چرا توزیع پسین مهم است؟
  • 7. کاربرد توزیع پسین در یادگیری ماشین
  • 8. کاربرد توزیع پسین در آمار بیزی
  • 9. کاربرد توزیع پسین در تصمیم‌گیری
  • 10. مروری بر مفاهیم کلیدی احتمال
  • 11. متغیرهای تصادفی گسسته
  • 12. متغیرهای تصادفی پیوسته
  • 13. توابع جرم احتمال (PMF)
  • 14. توابع چگالی احتمال (PDF)
  • 15. توابع توزیع تجمعی (CDF)
  • 16. امید ریاضی
  • 17. واریانس
  • 18. انحراف معیار
  • 19. قوانین احتمال: جمع، ضرب، کل
  • 20. احتمال شرطی در عمل
  • 21. مثال‌های ساده قضیه بیز
  • 22. تشخیص پزشکی: مثال بیماری و تست
  • 23. فیلترینگ هرزنامه: مثال کلمات و احتمال هرزنامه
  • 24. شناسایی گفتار: مثال صدا و کلمه
  • 25. انتخاب توزیع پیشین
  • 26. مفهوم انتخاب پیشین
  • 27. انواع توزیع‌های پیشین
  • 28. پیشین‌های غیر معلوماتی (Non-informative Priors)
  • 29. پیشین‌های معلوماتی (Informative Priors)
  • 30. پیشین‌های بی‌طرف (Neutral Priors)
  • 31. پیشین‌های بی‌طرف و اهمیت آن
  • 32. پیشین‌های وزنی (Conjugate Priors)
  • 33. مزایای پیشین‌های وزنی
  • 34. معایب پیشین‌های وزنی
  • 35. مثال‌هایی از پیشین‌های وزنی برای توزیع‌های رایج
  • 36. پیشین بتا برای پارامتر نسبت
  • 37. پیشین گاما برای پارامتر نرخ
  • 38. پیشین نرمال برای میانگین
  • 39. پیشین گاما-نرمال برای میانگین و واریانس
  • 40. انتخاب پیشین مناسب برای یک مسئله خاص
  • 41. تأثیر انتخاب پیشین بر توزیع پسین
  • 42. حساسیت توزیع پسین به پیشین
  • 43. نکات عملی در انتخاب پیشین
  • 44. توزیع درستنمایی
  • 45. مفهوم درستنمایی
  • 46. چگونه توزیع درستنمایی را انتخاب کنیم؟
  • 47. توزیع درستنمایی رایج
  • 48. توزیع برنولی برای داده‌های دودویی
  • 49. توزیع دو جمله‌ای برای تعداد موفقیت‌ها
  • 50. توزیع پواسون برای شمارش رویدادها
  • 51. توزیع نمایی برای زمان بین رویدادها
  • 52. توزیع نرمال برای داده‌های پیوسته
  • 53. توزیع کای-دو برای واریانس
  • 54. توزیع t استیودنت
  • 55. توزیع F
  • 56. توزیع چندجمله‌ای برای داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 57. توزیع‌های ترکیبی
  • 58. توزیع درستنمایی وزنی (Conjugate Likelihoods)
  • 59. اهمیت درستنمایی وزنی در محاسبه پسین
  • 60. نکات عملی در انتخاب درستنمایی
  • 61. استنتاج بیزی
  • 62. محاسبه توزیع پسین
  • 63. چالش‌های محاسبه توزیع پسین
  • 64. روش‌های تحلیلی برای محاسبه پسین
  • 65. مثال‌هایی از محاسبه تحلیلی پسین
  • 66. توزیع پسین در موارد ساده (مثال‌های قبلی)
  • 67. روش‌های عددی برای محاسبه پسین
  • 68. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 69. نمونه‌گیری مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 70. مفهوم زنجیره مارکوف
  • 71. مفهوم حالت ایستا (Stationary Distribution)
  • 72. الگوریتم‌های MCMC
  • 73. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 74. الگوریتم متروپلیس-هستینگز (Metropolis-Hastings Algorithm)
  • 75. نکات عملی در اجرای MCMC
  • 76. تشخیص همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 77. معیارهای همگرایی
  • 78. تفسیر نتایج MCMC
  • 79. نمودارها و خلاصه‌های آماری از نمونه‌های پسین
  • 80. محاسبه امید ریاضی پسین، میانه پسین، واریانس پسین
  • 81. محاسبه فواصل اطمینان بیزی (Credible Intervals)
  • 82. مقایسه با روش‌های فراوانی‌گرا
  • 83. مزایای رویکرد بیزی
  • 84. معایب رویکرد بیزی
  • 85. کاربرد توزیع پسین در مدل‌های پیچیده‌تر
  • 86. مدل‌های خطی بیزی
  • 87. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 88. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 89. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 90. معرفی مدل‌های سلسله مراتبی
  • 91. مزایای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 92. کاربرد توزیع پسین در یادگیری عمیق بیزی
  • 93. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق بیزی
  • 94. چالش‌های یادگیری عمیق بیزی
  • 95. روش‌های تقریبی برای محاسبه پسین در یادگیری عمیق
  • 96. روش‌های واریانس (Variational Inference)
  • 97. مفهوم واریانس
  • 98. مفهوم توزیع تقریبی
  • 99. الگوریتم‌های واریانس
  • 100. مقایسه MCMC و واریانس

📚 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 فهم توزیع پسین: از نظریه تا عمل”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا