سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب NUTS: الگوریتمی برای غلبه بر موانع نمونه‌گیری

کتاب NUTS: الگوریتمی برای غلبه بر موانع نمونه‌گیری

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 NUTS: الگوریتمی برای غلبه بر موانع نمونه‌گیری

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

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. در اینجا 100 سرفصل آموزشی برای "NUTS: الگوریتمی برای غلبه بر موانع نمونه‌گیری" آمده است:
  • 2. مقدمه ای بر نمونه گیری بیزی
  • 3. چالش های نمونه گیری
  • 4. نیاز به روش های نمونه گیری پیشرفته
  • 5. معرفی الگوریتم NUTS
  • 6. تاریخچه و توسعه NUTS
  • 7. مزایای NUTS نسبت به روش های دیگر
  • 8. ساختار کلی این دوره آموزشی
  • 9. مقدمه ای بر فرایندهای تصادفی
  • 10. مدل های آماری و بیزی
  • 11. تابع درستنمایی و تابع پیشین
  • 12. توزیع پسین
  • 13. چالش های محاسبه توزیع پسین
  • 14. نمونه گیری از توزیع پسین
  • 15. روش های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 16. روش های نمونه گیری مبتنی بر گرادیان
  • 17. مقدمه ای بر الگوریتم نمونه گیری هامیلتونی (HMC)
  • 18. مکانیک هامیلتونی
  • 19. انرژی کل در HMC
  • 20. حرکت در فضای حالت
  • 21. معادله حرکت نیوتن
  • 22. مسیرهای شبیه سازی شده
  • 23. پله های زمانی (Time Steps)
  • 24. اندازه گام (Step Size)
  • 25. تعداد پله ها (Number of Steps)
  • 26. معایب HMC
  • 27. وابستگی به اندازه گام
  • 28. حساسیت به پارامترها
  • 29. مشکلات در نواحی با انحنای بالا
  • 30. مشکلات در نواحی با ابعاد بالا
  • 31. موانع نمونه گیری
  • 32. مناطق با احتمال کم
  • 33. مناطق با احتمال بالا
  • 34. گردنه های بطری (Bottlenecks)
  • 35. حالت های مستقل (Independent Modes)
  • 36. اتصال موثر بین حالت ها
  • 37. چگونه NUTS این موانع را برطرف می کند؟
  • 38. ایده اصلی NUTS
  • 39. بهبود HMC
  • 40. تطبیق پذیری در اندازه گام
  • 41. تطبیق پذیری در تعداد پله ها
  • 42. الگوریتم U-turn (U-Turn Sampler)
  • 43. شناسایی نقاط U-turn
  • 44. جلوگیری از اتلاف انرژی
  • 45. مدیریت بازتاب ها
  • 46. اصول دینامیکی NUTS
  • 47. قانون حفظ انرژی
  • 48. قانون حفظ تکانه
  • 49. فرمول بندی ریاضی NUTS
  • 50. تابع پتانسیل (Potential Function)
  • 51. تابع انرژی کل
  • 52. گرادیان تابع پتانسیل
  • 53. تنظیم اندازه گام در NUTS
  • 54. روش های تنظیم اندازه گام
  • 55. تنظیم خودکار اندازه گام
  • 56. تنظیم اندازه گام با استفاده از معیارهای کیفیت
  • 57. تنظیم تعداد پله ها در NUTS
  • 58. روش های تنظیم تعداد پله ها
  • 59. تنظیم تعداد پله ها بر اساس معیارهای U-turn
  • 60. پیاده سازی NUTS
  • 61. ساختار الگوریتمی NUTS
  • 62. مراحل اصلی اجرای NUTS
  • 63. تولید مسیر پیشنهادی
  • 64. تصمیم گیری برای پذیرش یا رد مسیر
  • 65. مدیریت حالت های متصل
  • 66. مدیریت حالت های جدا شده
  • 67. تکنیک های پیشرفته در NUTS
  • 68. تنظیم پارامترهای NUTS
  • 69. انتخاب مناسب پارامترها
  • 70. تاثیر پارامترها بر عملکرد
  • 71. ارزیابی کیفیت نمونه ها
  • 72. معیارهای همگرایی (Convergence Diagnostics)
  • 73. R-hat (R-overline)
  • 74. تحلیل خودهمبستگی (Autocorrelation Analysis)
  • 75. مقدار موثر نمونه (Effective Sample Size - ESS)
  • 76. ملاحظات محاسباتی NUTS
  • 77. پیچیدگی زمانی NUTS
  • 78. پیچیدگی حافظه NUTS
  • 79. مقایسه NUTS با الگوریتم های دیگر
  • 80. Metropolis-Hastings
  • 81. Gibbs Sampling
  • 82. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 83. Slice Sampling
  • 84. مزایای NUTS در عمل
  • 85. کاربرد NUTS در مدل های پیچیده
  • 86. مدل های سلسله مراتبی
  • 87. مدل های با ابعاد بالا
  • 88. مدل های غیرخطی
  • 89. مدل های با توزیع های پیچیده
  • 90. مثال های کاربردی NUTS
  • 91. یادگیری ماشین بیزی
  • 92. آمار محاسباتی
  • 93. فیزیک آماری
  • 94. اقتصاد سنجی
  • 95. ژنتیک
  • 96. رویکردهای پیاده سازی NUTS
  • 97. کتابخانه های نرم افزاری موجود
  • 98. PyMC3
  • 99. Stan
  • 100. NumPyro

📚 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.