, ,

کتاب کاربرد MCMC در مدل‌سازی آماری برای یادگیری ماشین

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 کاربرد MCMC در مدل‌سازی آماری برای یادگیری ماشین

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

موضوع میانی: مدل‌های آماری برای یادگیری ماشین بیزی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر مدل سازی آماری
  • 2. ضرورت مدل سازی آماری در یادگیری ماشین
  • 3. مفهوم فضای احتمال
  • 4. متغیرهای تصادفی و توزیع ها
  • 5. توزیع های گسسته و پیوسته
  • 6. توزیع های رایج (گاوسی، برنولی، پواسون)
  • 7. توزیع های چند متغیره
  • 8. مفهوم تابع احتمال
  • 9. مفهوم تابع چگالی احتمال
  • 10. تابع توزیع تجمعی
  • 11. امید ریاضی و واریانس
  • 12. همبستگی و کوواریانس
  • 13. مدل های آماری پارامترايز شده
  • 14. تخمین پارامترها
  • 15. حداکثر درستنمایی (Maximum Likelihood Estimation – MLE)
  • 16. روش گشتاورها (Method of Moments)
  • 17. حداقل مربعات (Least Squares)
  • 18. مشکلات تخمین پارامترها (بیش برازش، کم برازش)
  • 19. مقدمه ای بر استنتاج بیزی
  • 20. نظریه بیز
  • 21. توزیع پیشین (Prior Distribution)
  • 22. تابع درستنما (Likelihood Function)
  • 23. توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 24. مزایای رویکرد بیزی
  • 25. چالش های استنتاج بیزی (محاسبه توزیع پسین)
  • 26. مقدمه ای بر روش های مونت کارلو (Monte Carlo Methods)
  • 27. ایده اصلی روش های مونت کارلو
  • 28. نمونه برداری از توزیع ها
  • 29. کاربرد روش های مونت کارلو در انتگرال گیری
  • 30. کاربرد روش های مونت کارلو در تخمین
  • 31. محدودیت های روش های مونت کارلو مستقیم
  • 32. معرفی زنجیره مارکوف (Markov Chains)
  • 33. تعریف زنجیره مارکوف
  • 34. فضای حالت و انتقال حالت
  • 35. ماتریس انتقال
  • 36. زمان ناهمسان و همسان
  • 37. توزیع پایدار (Stationary Distribution)
  • 38. قضیه حد مرکزی برای زنجیره مارکوف
  • 39. مفهوم زنجیره مارکوف برگشت پذیر (Reversible Markov Chains)
  • 40. ارتباط زنجیره مارکوف با مدل های بیزی
  • 41. معرفی الگوریتم های MCMC
  • 42. ضرورت الگوریتم های MCMC
  • 43. هدف اصلی الگوریتم های MCMC
  • 44. استنتاج پارامترهای مدل های پیچیده
  • 45. محاسبه انتگرال های پیچیده
  • 46. ترکیب زنجیره مارکوف و روش مونت کارلو
  • 47. ایده اصلی MCMC
  • 48. تولید نمونه از توزیع هدف
  • 49. همگرایی زنجیره مارکوف به توزیع هدف
  • 50. مراحل کلی الگوریتم MCMC
  • 51. انتخاب توزیع هدف
  • 52. انتخاب توزیع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 53. قانون پذیرش (Acceptance Probability)
  • 54. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 55. جزئیات الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 56. انتخاب توزیع پیشنهاد در Metropolis-Hastings
  • 57. کاربرد Metropolis-Hastings در مدل های آماری
  • 58. مزایای Metropolis-Hastings
  • 59. معایب Metropolis-Hastings
  • 60. الگوریتم نمونه گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 61. ایده اصلی نمونه گیری گیبس
  • 62. نمونه گیری شرطی (Conditional Sampling)
  • 63. مزایای نمونه گیری گیبس
  • 64. معایب نمونه گیری گیبس
  • 65. کاربرد نمونه گیری گیبس در مدل های آماری
  • 66. مقایسه Metropolis-Hastings و نمونه گیری گیبس
  • 67. الگوریتم های MCMC پیشرفته
  • 68. Metropolis-Adjusted Langevin Algorithm (MALA)
  • 69. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 70. No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 71. کاربرد HMC و NUTS در مدل های بیزی عمیق
  • 72. ارزیابی همگرایی الگوریتم های MCMC
  • 73. مفهوم گرم شدن (Burn-in)
  • 74. روش های ارزیابی همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat statistic)
  • 75. تشخیص دورگه شدن (Mixing)
  • 76. تعداد نمونه های لازم
  • 77. کاهش واریانس در MCMC
  • 78. کاهش همبستگی بین نمونه ها
  • 79. استفاده از اطلاعات پیشین
  • 80. استفاده از توزیع های پیشنهاد بهتر
  • 81. نمونه گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 82. اهمیت نمونه گیری در MCMC
  • 83. کاربرد نمونه گیری با اهمیت برای کاهش واریانس
  • 84. کاربرد MCMC در مدل های یادگیری ماشین
  • 85. مدل های بیزی خطی
  • 86. مدل های بیزی غیرخطی
  • 87. شبکه های بیزی (Bayesian Networks)
  • 88. مدل های گرافیکی (Graphical Models)
  • 89. مدل های مخلوط گوسی (Gaussian Mixture Models)
  • 90. مدل های پنهان مارکوف (Hidden Markov Models)
  • 91. مدل های موضوعی (Topic Models)
  • 92. مدل های بیزی عمیق (Deep Bayesian Models)
  • 93. یادگیری بازنمایی بیزی (Bayesian Representation Learning)
  • 94. مدل های تولیدی (Generative Models)
  • 95. استفاده از MCMC برای آموزش مدل های تولیدی
  • 96. کاربرد MCMC در انتخاب مدل (Model Selection)
  • 97. کاربرد MCMC در ارزیابی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification)
  • 98. کاربرد MCMC در سیستم های توصیه گر (Recommender Systems)
  • 99. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
  • 100. کاربرد MCMC در بینایی ماشین (Computer Vision)

📚 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 کاربرد MCMC در مدل‌سازی آماری برای یادگیری ماشین”

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

پیمایش به بالا