, ,

کتاب میانگین قدرت و کاربردهای آن در یادگیری ماشین بیزی با MCMC

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 میانگین قدرت و کاربردهای آن در یادگیری ماشین بیزی با MCMC

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

موضوع میانی: میانگین‌گیری از قدرت (Power Mean)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی احتمالات و آمار
  • 2. مفاهیم پایه احتمال
  • 3. فضای نمونه و رویدادها
  • 4. قوانین احتمال (جمع، ضرب)
  • 5. احتمال شرطی
  • 6. قضیه بیز
  • 7. متغیرهای تصادفی گسسته و پیوسته
  • 8. توزیع‌های احتمال متداول (دوجمله‌ای، پواسون، نرمال، نمایی)
  • 9. تابع چگالی احتمال (PDF) و تابع جرم احتمال (PMF)
  • 10. تابع توزیع تجمعی (CDF)
  • 11. امید ریاضی و واریانس
  • 12. کوواریانس و همبستگی
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 14. یادگیری با نظارت و بدون نظارت
  • 15. رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 16. مدل‌های پارامتری و ناپارامتری
  • 17. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
  • 18. تفاوت رویکرد بیزی با رویکرد فراوانی‌گرا
  • 19. قضیه بیز در یادگیری ماشین
  • 20. احتمال پیشین، احتمال درست‌نمایی، احتمال پسین
  • 21. تعیین مدل‌های بیزی
  • 22. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 23. نیاز به MCMC در مدل‌های بیزی پیچیده
  • 24. مفهوم زنجیره مارکوف
  • 25. شرط ایستا (Stationary Distribution)
  • 26. ایده اصلی MCMC: نمونه‌برداری از توزیع پسین
  • 27. روش‌های MCMC: نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 28. روش‌های MCMC: الگوریتم متروپلیس-هستینگز (Metropolis-Hastings Algorithm)
  • 29. مقدمه‌ای بر میانگین قدرت (Power Mean)
  • 30. تعریف میانگین قدرت
  • 31. انواع میانگین قدرت (هندسی، حسابی، هارمونیک)
  • 32. رابطه میانگین قدرت با سایر میانگین‌ها
  • 33. خواص میانگین قدرت
  • 34. کاربردهای میانگین قدرت در علوم و مهندسی
  • 35. مقدمه‌ای بر میانگین قدرت در یادگیری ماشین بیزی
  • 36. چالش‌های مدل‌سازی بیزی
  • 37. پیچیدگی محاسباتی در محاسبه توزیع پسین
  • 38. نیاز به تقریب در مدل‌های بیزی
  • 39. نقش میانگین قدرت در تقریب‌های بیزی
  • 40. میانگین قدرت به عنوان یک ابزار تقریب
  • 41. کاربرد میانگین قدرت در تخمین پارامترها
  • 42. تخمین پارامترهای مدل‌های بیزی
  • 43. استفاده از میانگین قدرت برای میانگین‌گیری از پارامترها
  • 44. کاربرد میانگین قدرت در میانگین‌گیری از پیش‌بینی‌ها
  • 45. میانگین‌گیری از پیش‌بینی‌های مدل‌های بیزی
  • 46. میانگین قدرت و میانگین‌گیری ساده (Simple Averaging)
  • 47. مقایسه میانگین قدرت با روش‌های میانگین‌گیری دیگر
  • 48. کاربرد میانگین قدرت در مدل‌های احتمال شرطی
  • 49. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 50. شبکه‌های بیزی
  • 51. فیلدهای تصادفی مارکوف (MRFs)
  • 52. کاربرد میانگین قدرت در مدل‌های احتمال شرطی پیچیده
  • 53. میانگین قدرت و کاهش بعد
  • 54. تکنیک‌های کاهش بعد در یادگیری ماشین
  • 55. کاربرد میانگین قدرت در فشرده‌سازی اطلاعات
  • 56. میانگین قدرت و بهینه‌سازی
  • 57. بهینه‌سازی تابع هدف در یادگیری ماشین
  • 58. کاربرد میانگین قدرت در الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 59. میانگین قدرت و انتخاب مدل (Model Selection)
  • 60. معیارهای انتخاب مدل بیزی
  • 61. کاربرد میانگین قدرت در مقایسه مدل‌ها
  • 62. میانگین قدرت و انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 63. روش‌های انتخاب ویژگی
  • 64. کاربرد میانگین قدرت در رتبه‌بندی ویژگی‌ها
  • 65. میانگین قدرت و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 66. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 67. مدل‌های مبتنی بر مقدار (Value-based) و مدل‌های مبتنی بر سیاست (Policy-based)
  • 68. کاربرد میانگین قدرت در تخمین تابع ارزش
  • 69. کاربرد میانگین قدرت در یادگیری سیاست
  • 70. میانگین قدرت و شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 71. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 72. مزایای شبکه‌های عصبی بیزی
  • 73. کاربرد میانگین قدرت در تقریب توزیع پسین وزن‌های شبکه عصبی
  • 74. کاربرد میانگین قدرت در پیش‌بینی عدم قطعیت در شبکه‌های عصبی
  • 75. میانگین قدرت و یادگیری فعال (Active Learning)
  • 76. مفهوم یادگیری فعال
  • 77. استراتژی‌های انتخاب داده در یادگیری فعال
  • 78. کاربرد میانگین قدرت در انتخاب نمونه‌های آموزشی
  • 79. میانگین قدرت و یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 80. یادگیری چند وظیفه‌ای
  • 81. به اشتراک‌گذاری اطلاعات بین وظایف
  • 82. کاربرد میانگین قدرت در ترکیب نتایج از وظایف مختلف
  • 83. میانگین قدرت و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 84. یادگیری انتقالی
  • 85. استفاده از دانش آموخته شده از یک وظیفه برای وظیفه دیگر
  • 86. کاربرد میانگین قدرت در ترکیب دانش از مدل‌های پیش‌آموخته
  • 87. میانگین قدرت و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 88. کاربرد میانگین قدرت در مدل‌های زبانی بیزی
  • 89. کاربرد میانگین قدرت در تحلیل احساسات بیزی
  • 90. کاربرد میانگین قدرت در موضوع‌بندی اسناد بیزی
  • 91. میانگین قدرت و بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 92. کاربرد میانگین قدرت در مدل‌های طبقه‌بندی تصویر بیزی
  • 93. کاربرد میانگین قدرت در تشخیص اشیاء بیزی
  • 94. کاربرد میانگین قدرت در بخش‌بندی تصویر بیزی
  • 95. میانگین قدرت و تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی بیزی
  • 96. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 97. کاربرد میانگین قدرت در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 98. کاربرد میانگین قدرت در تشخیص ناهنجاری در سری‌های زمانی
  • 99. پیاده‌سازی میانگین قدرت با MCMC
  • 100. نمونه‌سازی از توزیع پسین با استفاده از 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 میانگین قدرت و کاربردهای آن در یادگیری ماشین بیزی با MCMC”

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

پیمایش به بالا