, ,

کتاب از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی MCMC برای توزیع‌های چندوجهی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی MCMC برای توزیع‌های چندوجهی

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

موضوع میانی: مشکل نمونه‌گیری از توزیع‌های چندوجهی (Multimodal Distributions)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با MCMC
  • 2. مبانی احتمالات
  • 3. مبانی آمار
  • 4. مبانی جبر خطی
  • 5. مبانی حساب دیفرانسیل و انتگرال
  • 6. توزیع‌های احتمالی
  • 7. توزیع‌های گسسته
  • 8. توزیع‌های پیوسته
  • 9. توزیع نرمال
  • 10. توزیع برنولی
  • 11. توزیع دوجمله‌ای
  • 12. توزیع پواسون
  • 13. توزیع نمایی
  • 14. توزیع گاما
  • 15. توزیع بتا
  • 16. توزیع چندوجهی
  • 17. مفهوم توزیع چندوجهی
  • 18. کاربرد توزیع چندوجهی
  • 19. نمونه‌گیری از توزیع چندوجهی
  • 20. مشکلات نمونه‌گیری مستقیم
  • 21. معرفی زنجیره مارکوف
  • 22. مفهوم زنجیره مارکوف
  • 23. خواص زنجیره مارکوف
  • 24. حالت‌های ثابت
  • 25. همگرایی زنجیره مارکوف
  • 26. مفهوم MCMC
  • 27. چرا MCMC؟
  • 28. مزایای MCMC
  • 29. معایب MCMC
  • 30. الگوریتم‌های MCMC
  • 31. Metropolis-Hastings
  • 32. Metropolis
  • 33. Gibbs Sampling
  • 34. Slice Sampling
  • 35. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 36. No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 37. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 38. انتخاب توزیع پیشینه (Proposal Distribution)
  • 39. تابع پذیرش (Acceptance Function)
  • 40. الگوریتم Metropolis-Hastings گام به گام
  • 41. مثال ساده Metropolis-Hastings
  • 42. پیاده‌سازی Gibbs Sampling
  • 43. نمونه‌گیری از توزیع شرطی
  • 44. الگوریتم Gibbs Sampling گام به گام
  • 45. مثال ساده Gibbs Sampling
  • 46. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 47. پیاده‌سازی MCMC برای توزیع‌های چندوجهی
  • 48. چالش‌های پیاده‌سازی برای توزیع‌های چندوجهی
  • 49. انتخاب الگوریتم مناسب
  • 50. تعریف تابع احتمال هدف (Target Distribution)
  • 51. تعریف تابع پیشینه (Proposal Distribution)
  • 52. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings برای توزیع چندوجهی
  • 53. تنظیم پارامترهای توزیع پیشینه
  • 54. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 55. Burn-in period
  • 56. Trace plots
  • 57. Autocorrelation plots
  • 58. Effective Sample Size (ESS)
  • 59. روش‌های تشخیص همگرایی
  • 60. Gelman-Rubin diagnostic
  • 61. Geweke diagnostic
  • 62. Brooks-Gelman diagnostic
  • 63. بهینه‌سازی پیاده‌سازی MCMC
  • 64. انتخاب اندازه گام (Step Size) در Metropolis-Hastings
  • 65. انتخاب واریانس توزیع پیشینه
  • 66. تنظیم پارامترهای Gibbs Sampler
  • 67. استفاده از توزیع‌های پیشینه بهتر
  • 68. تکنیک‌های کاهش همبستگی
  • 69. Thinning
  • 70. نمونه‌گیری با ابعاد بالا
  • 71. چالش‌های MCMC در ابعاد بالا
  • 72. استفاده از HMC و NUTS
  • 73. آشنایی با HMC
  • 74. مزایای HMC
  • 75. پیاده‌سازی HMC
  • 76. آشنایی با NUTS
  • 77. مزایای NUTS
  • 78. پیاده‌سازی NUTS
  • 79. کاربردهای MCMC برای توزیع‌های چندوجهی
  • 80. مدل‌سازی ترکیبی (Mixture Models)
  • 81. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 82. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
  • 83. مدل‌سازی بیزی در یادگیری ماشین
  • 84. مثال‌های عملی MCMC برای توزیع‌های چندوجهی
  • 85. مثال در زبان پایتون با استفاده از کتابخانه‌های MCMC
  • 86. مثال در زبان R با استفاده از کتابخانه‌های MCMC
  • 87. تمرین‌های عملی
  • 88. طراحی یک مسئله با توزیع چندوجهی
  • 89. پیاده‌سازی MCMC برای حل مسئله
  • 90. ارزیابی نتایج
  • 91. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 92. MCMC برای مدل‌های پیچیده
  • 93. MCMC برای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 94. MCMC با توزیع‌های غیرقابل نرمال‌سازی
  • 95. MCMC موازی
  • 96. MCMC توزیع شده
  • 97. MCMC با تقریب
  • 98. MCMC با استفاده از یادگیری عمیق
  • 99. MCMC در عمل: نکات و ترفندها
  • 100. انتخاب کتابخانه مناسب MCMC

📚 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 از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی MCMC برای توزیع‌های چندوجهی”

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

پیمایش به بالا