, ,

کتاب تخمین چگالی با استفاده از زنجیره‌های مارکوف: رویکردهای 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 تخمین چگالی با استفاده از زنجیره‌های مارکوف: رویکردهای MCMC

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

موضوع میانی: کاربرد MCMC در تخمین چگالی (Density Estimation)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه بر تخمین چگالی
  • 2. اهمیت تخمین چگالی
  • 3. کاربردهای تخمین چگالی
  • 4. چالش های تخمین چگالی
  • 5. مقدمه بر زنجیره های مارکوف
  • 6. تعریف زنجیره مارکوف
  • 7. خواص اساسی زنجیره مارکوف
  • 8. انتقال حالت
  • 9. ماتریس انتقال
  • 10. فضای حالت
  • 11. انواع فضاهای حالت
  • 12. زنجیره های مارکوف گسسته و پیوسته
  • 13. زنجیره های مارکوف زمان-ناهمگن
  • 14. زنجیره های مارکوف با زمان-یکنواخت
  • 15. مقدمه بر نمونه برداری از زنجیره های مارکوف (MCMC)
  • 16. نیاز به MCMC
  • 17. ایده اساسی MCMC
  • 18. تفاوت MCMC با روش های نمونه برداری دیگر
  • 19. مزایای MCMC
  • 20. معایب MCMC
  • 21. الگوریتم های MCMC
  • 22. مقدمه بر الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 23. ایده اصلی Metropolis-Hastings
  • 24. تابع پیشنهاد
  • 25. قانون پذیرش
  • 26. الگوریتم Metropolis-Hastings پایه
  • 27. مثال های ساده Metropolis-Hastings
  • 28. تنظیم پارامترهای Metropolis-Hastings
  • 29. مقدمه بر نمونه گیری گیبس
  • 30. ایده اصلی نمونه گیری گیبس
  • 31. نمونه گیری از توزیع های شرطی
  • 32. الگوریتم نمونه گیری گیبس
  • 33. شرایط لازم برای نمونه گیری گیبس
  • 34. مقایسه Metropolis-Hastings و نمونه گیری گیبس
  • 35. مزایای نمونه گیری گیبس
  • 36. معایب نمونه گیری گیبس
  • 37. تخمین چگالی با استفاده از MCMC
  • 38. هدف تخمین چگالی با MCMC
  • 39. نمونه برداری از توزیع هدف
  • 40. تخمین چگالی از نمونه ها
  • 41. روش های تخمین چگالی از نمونه های MCMC
  • 42. هیستوگرام
  • 43. تخمین گر هسته ای (Kernel Density Estimator – KDE)
  • 44. مزایای KDE
  • 45. معایب KDE
  • 46. انتخاب پهنای باند در KDE
  • 47. تخمین چگالی بیزی
  • 48. مقدمه بر توزیع های بیزی
  • 49. توزیع پیشین
  • 50. توزیع پسین
  • 51. توزیع احتمال شرطی
  • 52. توزیع هدف در تخمین چگالی بیزی
  • 53. استفاده از MCMC برای نمونه برداری از توزیع پسین
  • 54. تخمین چگالی با استفاده از توزیع پسین نمونه برداری شده
  • 55. پیاده سازی MCMC برای تخمین چگالی
  • 56. انتخاب الگوریتم MCMC مناسب
  • 57. طراحی تابع پیشنهاد (برای Metropolis-Hastings)
  • 58. تعریف فضای حالت
  • 59. تعریف ماتریس انتقال (در صورت نیاز)
  • 60. شروع زنجیره
  • 61. تعداد تکرارها
  • 62. مرحله گرم شدن (Burn-in)
  • 63. اهمیت مرحله گرم شدن
  • 64. تشخیص همگرایی
  • 65. روش های تشخیص همگرایی
  • 66. نمودارهای سری زمانی
  • 67. آماره های همگرایی (مانند Gelman-Rubin)
  • 68. نمونه برداری پس از همگرایی
  • 69. محاسبه تخمین چگالی
  • 70. ارزیابی دقت تخمین چگالی
  • 71. خطای استاندارد نمونه ها
  • 72. فواصل اطمینان
  • 73. تحلیل حساسیت
  • 74. بهبود کارایی MCMC
  • 75. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 76. استفاده از توزیع های پیشنهاد بهتر
  • 77. استراتژی های نمونه برداری پیشرفته
  • 78. نمونه برداری وابسته به متغیر (Coupled MCMC)
  • 79. Metropolis-Adjusted Langevin Algorithm (MALA)
  • 80. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 81. مزایای HMC
  • 82. معایب HMC
  • 83. نمونه گیری از توزیع های پیچیده
  • 84. توزیع های چند وجهی
  • 85. توزیع های با ابعاد بالا
  • 86. توزیع های با قله های متعدد
  • 87. توزیع های با نواحی چگالی کم
  • 88. چالش های خاص در تخمین چگالی با MCMC
  • 89. همگرایی کند
  • 90. همبستگی نمونه ها
  • 91. انتخاب پارامترهای مناسب
  • 92. اعتبارسنجی مدل
  • 93. کاربردهای پیشرفته تخمین چگالی با MCMC
  • 94. مدل سازی مخلوط گوسی (Gaussian Mixture Models)
  • 95. تخمین چگالی در فضاهای غیر اقلیدسی
  • 96. تخمین چگالی در داده های زمانی
  • 97. تخمین چگالی در داده های مکانی
  • 98. تخمین چگالی برای مدل های یادگیری ماشین
  • 99. مقدمه بر یادگیری ماشین بیزی
  • 100. کاربرد MCMC در مدل های بیزی

📚 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 تخمین چگالی با استفاده از زنجیره‌های مارکوف: رویکردهای MCMC”

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

پیمایش به بالا