, ,

کتاب راهنمای جامع پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های رتبه‌بندی بیزی

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 راهنمای جامع پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های رتبه‌بندی بیزی

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

موضوع میانی: مدل‌های رتبه‌بندی بیزی (Bayesian Ranking Models)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی مدل‌های رتبه‌بندی
  • 2. مقدمه بر مدل‌های رتبه‌بندی
  • 3. انواع مدل‌های رتبه‌بندی
  • 4. کاربرد مدل‌های رتبه‌بندی
  • 5. مفاهیم اساسی احتمالات
  • 6. احتمال شرطی
  • 7. قضیه بیز
  • 8. احتمال پیشین و پسین
  • 9. مدل‌های بیزی
  • 10. مقدمه بر استنتاج بیزی
  • 11. پارامترهای مدل
  • 12. توزیع پیشین
  • 13. توزیع پسین
  • 14. توابع احتمال
  • 15. مقدمه بر MCMC
  • 16. نیاز به MCMC
  • 17. محدودیت‌های روش‌های تحلیلی
  • 18. مقدمه بر زنجیره‌های مارکوف
  • 19. فضای حالت
  • 20. گذار حالت
  • 21. توزیع پایدار
  • 22. الگوریتم‌های MCMC
  • 23. مقدمه بر الگوریتم‌های MCMC
  • 24. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 25. الگوریتم متروپلیس-هستینگز (Metropolis-Hastings Algorithm)
  • 26. مبانی نمونه‌گیری گیبس
  • 27. انتخاب متغیرهای شرطی
  • 28. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 29. شرایط همگرایی گیبس
  • 30. محدودیت‌های گیبس
  • 31. مبانی متروپلیس-هستینگز
  • 32. تابع پیشنهاد (Proposal Function)
  • 33. تابع پذیرش (Acceptance Function)
  • 34. پذیرش یا رد نمونه
  • 35. شرایط همگرایی متروپلیس-هستینگز
  • 36. انواع الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 37. الگوریتم متروپلیس (Metropolis Algorithm)
  • 38. الگوریتم رندوم واک (Random Walk Metropolis)
  • 39. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 40. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 41. تونینگ (Tuning) الگوریتم‌های MCMC
  • 42. تنظیم گام (Step Size)
  • 43. تنظیم نسبت پذیرش (Acceptance Rate)
  • 44. همگرایی در MCMC
  • 45. مفهوم همگرایی
  • 46. علائم عدم همگرایی
  • 47. روش‌های تشخیص همگرایی
  • 48. نمودارهای Trace Plots
  • 49. نمودارهای Autocorrelation Plots
  • 50. معیارهای کمی همگرایی (مانند Gelman-Rubin Statistic)
  • 51. تشخیص و رفع مشکل همگرایی
  • 52. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 53. استفاده از چندین زنجیره
  • 54. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 55. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های رتبه‌بندی
  • 56. مدل‌های رتبه‌بندی ساده
  • 57. مدل رتبه‌بندی لیندر (Paired Comparison)
  • 58. مدل رتبه‌بندی تورنمنت
  • 59. مدل رتبه‌بندی براو-فیتز (Bradley-Terry-Luce Model)
  • 60. مدل رتبه‌بندی راش (Rasch Model)
  • 61. پیاده‌سازی MCMC برای مدل براو-فیتز
  • 62. تعریف مدل بیزی برای براو-فیتز
  • 63. انتخاب توزیع‌های پیشین
  • 64. پیاده‌سازی الگوریتم گیبس
  • 65. پیاده‌سازی الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 66. پیاده‌سازی MCMC برای مدل راش
  • 67. تعریف مدل بیزی برای راش
  • 68. انتخاب توزیع‌های پیشین
  • 69. پیاده‌سازی الگوریتم گیبس
  • 70. پیاده‌سازی الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 71. مدل‌های رتبه‌بندی پیچیده‌تر
  • 72. مدل‌های رتبه‌بندی با در نظر گرفتن زمان
  • 73. مدل‌های رتبه‌بندی با در نظر گرفتن ویژگی‌ها
  • 74. مدل‌های رتبه‌بندی سلسله مراتبی
  • 75. مدل‌های رتبه‌بندی شبکه‌ای
  • 76. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های پیچیده
  • 77. استراتژی‌های نمونه‌گیری برای مدل‌های پیچیده
  • 78. استفاده از Block Gibbs Sampling
  • 79. استفاده از Auxiliary Variables
  • 80. استفاده از Gibbs Sampling با تعویض متغیر (Variable Substitution)
  • 81. استفاده از MCMC برای استنتاج در مدل‌های پیچیده
  • 82. ارزیابی نتایج MCMC
  • 83. تفسیر نتایج نمونه‌گیری
  • 84. محاسبه آماره‌های پسین (Posterior Statistics)
  • 85. میانگین پسین
  • 86. واریانس پسین
  • 87. صدک‌های پسین (Posterior Quantiles)
  • 88. بازه اطمینان بیزی (Bayesian Credible Interval)
  • 89. توزیع‌های پسین پارامترها
  • 90. ارزیابی کیفیت مدل
  • 91. پیش‌بینی رتبه‌بندی‌های جدید
  • 92. ارزیابی برازش مدل (Model Fit)
  • 93. شاخص‌های ارزیابی برازش مدل
  • 94. نرم‌افزارها و کتابخانه‌های MCMC
  • 95. معرفی نرم‌افزارهای MCMC
  • 96. Stan
  • 97. JAGS
  • 98. BUGS
  • 99. PyMC3
  • 100. TensorFlow Probability

📚 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 راهنمای جامع پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های رتبه‌بندی بیزی”

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

پیمایش به بالا