, ,

کتاب NUTS: ابزاری قدرتمند برای نمونه‌گیری در فضاهای پیچیده

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 NUTS: ابزاری قدرتمند برای نمونه‌گیری در فضاهای پیچیده

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

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر NUTS
  • 2. چرا NUTS؟
  • 3. محدودیت های روش های نمونه گیری سنتی
  • 4. معرفی فضای حالت
  • 5. پیچیدگی فضاهای نمونه گیری
  • 6. کاربرد NUTS
  • 7. داده های پیچیده
  • 8. مدل های پیچیده
  • 9. مزایای NUTS
  • 10. کارایی NUTS
  • 11. دقت NUTS
  • 12. انعطاف پذیری NUTS
  • 13. نصب NUTS
  • 14. نصب پیش نیازها
  • 15. نصب کتابخانه NUTS
  • 16. نصب پکیج های مرتبط
  • 17. اولین گام ها با NUTS
  • 18. مثال ساده: توزیع نرمال
  • 19. نمونه گیری از توزیع گوسی
  • 20. تجسم نتایج نمونه گیری
  • 21. تنظیم پارامترهای NUTS
  • 22. مفهوم گام زمانی (step size)
  • 23. مفهوم تعداد گام ها (number of steps)
  • 24. تنظیمات پیشرفته NUTS
  • 25. تکنیک های تنظیم گام زمانی
  • 26. روش های جستجوی گام زمانی
  • 27. بهینه سازی تعداد گام ها
  • 28. استراتژی های انطباقی (Adaptive strategies)
  • 29. مفهوم زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 30. مفهوم زنجیره های مارکوف
  • 31. مفهوم شبیه سازی مونت کارلو
  • 32. تفاوت NUTS با سایر روش های MCMC
  • 33. Metropolis-Hastings
  • 34. Gibbs Sampling
  • 35. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 36. شباهت های NUTS با HMC
  • 37. تفاوت های کلیدی NUTS با HMC
  • 38. مکانیک نیوتنی در HMC و NUTS
  • 39. مفهوم انرژی پتانسیل
  • 40. مفهوم مومنتوم
  • 41. حرکت در فضای حالت
  • 42. تولید مسیر نمونه گیری
  • 43. نقش تابع گرادیان (gradient)
  • 44. محاسبه گرادیان
  • 45. اهمیت گرادیان دقیق
  • 46. روش های تخمین گرادیان
  • 47. مفهوم دنباله یابی (Leapfrog integration)
  • 48. شبیه سازی مسیر با Leapfrog
  • 49. مراحل الگوریتم Leapfrog
  • 50. مزایای Leapfrog
  • 51. معایب Leapfrog
  • 52. مفهوم بازتاب (Reflection) در NUTS
  • 53. چرا بازتاب؟
  • 54. چگونگی اجرای بازتاب
  • 55. تاثیر بازتاب بر نمونه گیری
  • 56. مفهوم شتاب گیری (Autocorrelation) در زنجیره ها
  • 57. چگونه NUTS شتاب گیری را کاهش می دهد؟
  • 58. اندازه گیری شتاب گیری
  • 59. راهکارهای کاهش شتاب گیری
  • 60. مفهوم همگرایی (Convergence)
  • 61. چگونه تشخیص دهیم زنجیره همگرا شده است؟
  • 62. معیارهای همگرایی
  • 63. روش های بصری برای بررسی همگرایی
  • 64. اهمیت همگرایی در NUTS
  • 65. مفهوم فضای حالت با ابعاد بالا
  • 66. چالش های نمونه گیری در فضاهای با ابعاد بالا
  • 67. چگونه NUTS با ابعاد بالا کنار می آید؟
  • 68. مثال: مدل های طبقه بندی
  • 69. مثال: مدل های رگرسیون
  • 70. مثال: مدل های بیزی
  • 71. کاربرد NUTS در یادگیری ماشین
  • 72. نمونه گیری بیزی در مدل های یادگیری ماشین
  • 73. بهینه سازی پارامترهای مدل های پیچیده
  • 74. استفاده از NUTS در Stan
  • 75. استفاده از NUTS در PyMC3
  • 76. استفاده از NUTS در TensorFlow Probability
  • 77. استفاده از NUTS در ArviZ برای تجسم
  • 78. مفهوم تابع هدف (Target Distribution)
  • 79. تعریف تابع هدف در NUTS
  • 80. تنظیم تابع هدف
  • 81. چالش های تعریف تابع هدف
  • 82. مفهوم توزیع پیشین (Prior Distribution)
  • 83. نقش توزیع پیشین در مدل های بیزی
  • 84. تاثیر انتخاب توزیع پیشین
  • 85. استفاده از NUTS با توزیع های پیشین مختلف
  • 86. مفهوم تابع درستنمایی (Likelihood Function)
  • 87. نقش تابع درستنمایی
  • 88. چگونه NUTS با تابع درستنمایی کار می کند؟
  • 89. مفهوم توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 90. هدف اصلی نمونه گیری MCMC
  • 91. چگونه NUTS توزیع پسین را تخمین می زند؟
  • 92. تجسم توزیع پسین
  • 93. محاسبه معیارهای آماری از توزیع پسین
  • 94. مفهوم پارامترهای مدل
  • 95. نمونه گیری از پارامترهای مدل
  • 96. تفسیر نتایج نمونه گیری پارامترها
  • 97. مفهوم عدم قطعیت (Uncertainty)
  • 98. چگونه NUTS عدم قطعیت را نشان می دهد؟
  • 99. ارزیابی عدم قطعیت در مدل ها
  • 100. مفهوم مدل های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)

📚 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 NUTS: ابزاری قدرتمند برای نمونه‌گیری در فضاهای پیچیده”

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

پیمایش به بالا