کتاب مقایسه تطبیقی الگوریتم‌های MCMC: مزایا و معایب
, ,

کتاب مقایسه تطبیقی الگوریتم‌های MCMC: مزایا و معایب

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000027880 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 مقایسه تطبیقی الگوریتم‌های MCMC: مزایا و معایب

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع الگوریتم‌های MCMC

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر MCMC
  • 2. مفاهیم اساسی MCMC
  • 3. هدف MCMC
  • 4. کاربرد MCMC
  • 5. تاریخچه MCMC
  • 6. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 7. روش‌های نمونه‌برداری
  • 8. روش‌های مبتنی بر مارکوف
  • 9. زنجیره‌های مارکوف
  • 10. فضای حالت
  • 11. انتقال حالت
  • 12. احتمال انتقال
  • 13. توزیع پایدار
  • 14. همگرایی زنجیره مارکوف
  • 15. معیارهای همگرایی
  • 16. مشکلات همگرایی
  • 17. نمونه‌برداری مستقل
  • 18. نمونه‌برداری از توزیع هدف
  • 19. نمونه‌برداری از توزیع کمکی
  • 20. توزیع پیشنهاد
  • 21. توزیع قبول
  • 22. نسبت پذیرش
  • 23. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 24. مراحل Metropolis-Hastings
  • 25. کاربرد Metropolis-Hastings
  • 26. مزایای Metropolis-Hastings
  • 27. معایب Metropolis-Hastings
  • 28. انتخاب توزیع پیشنهاد در Metropolis-Hastings
  • 29. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 30. مراحل Gibbs Sampling
  • 31. شرایط لازم برای Gibbs Sampling
  • 32. کاربرد Gibbs Sampling
  • 33. مزایای Gibbs Sampling
  • 34. معایب Gibbs Sampling
  • 35. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 36. روش‌های نمونه‌برداری مبتنی بر اهمیت (Importance Sampling)
  • 37. مفهوم نمونه‌برداری مبتنی بر اهمیت
  • 38. توزیع پیشنهاد در نمونه‌برداری مبتنی بر اهمیت
  • 39. وزن نمونه
  • 40. محاسبه امید ریاضی با نمونه‌برداری مبتنی بر اهمیت
  • 41. مزایای نمونه‌برداری مبتنی بر اهمیت
  • 42. معایب نمونه‌برداری مبتنی بر اهمیت
  • 43. کاربرد نمونه‌برداری مبتنی بر اهمیت
  • 44. روش‌های نمونه‌برداری مبتنی بر توزیع کمکی (Auxiliary Sampling)
  • 45. مفهوم توزیع کمکی
  • 46. روش‌های نمونه‌برداری با توزیع کمکی
  • 47. مزایای نمونه‌برداری با توزیع کمکی
  • 48. معایب نمونه‌برداری با توزیع کمکی
  • 49. الگوریتم‌های MCMC پیشرفته
  • 50. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 51. مفهوم دینامیک هامیلتونی
  • 52. انرژی پتانسیل و جنبشی
  • 53. معادله حرکت هامیلتون
  • 54. انتگرال‌گیری عددی در HMC
  • 55. مزایای HMC
  • 56. معایب HMC
  • 57. کاربرد HMC
  • 58. No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 59. بهبود HMC
  • 60. مزایای NUTS
  • 61. معایب NUTS
  • 62. Slice Sampling
  • 63. مفهوم برش در توزیع
  • 64. مراحل Slice Sampling
  • 65. مزایای Slice Sampling
  • 66. معایب Slice Sampling
  • 67. Dynamic Hamiltonian Monte Carlo (DHMC)
  • 68. Adaptive MCMC
  • 69. Adaptive Metropolis-Hastings
  • 70. Adaptive Gibbs Sampling
  • 71. مزایای Adaptive MCMC
  • 72. معایب Adaptive MCMC
  • 73. Parallel MCMC
  • 74. مزایای Parallel MCMC
  • 75. معایب Parallel MCMC
  • 76. Distributed MCMC
  • 77. مزایای Distributed MCMC
  • 78. معایب Distributed MCMC
  • 79. MCMC برای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 80. MCMC برای مدل‌های بیزی
  • 81. MCMC برای مدل‌های پیچیده
  • 82. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 83. معیارهای همگرایی (ادامه)
  • 84. Trace Plots
  • 85. Autocorrelation Plots
  • 86. Gelman-Rubin Statistic
  • 87. Effective Sample Size (ESS)
  • 88. Visual Inspection
  • 89. معیارهای مبتنی بر توزیع
  • 90. مقایسه توزیع‌های نمونه با توزیع هدف
  • 91. مشکلات رایج در MCMC
  • 92. انتخاب توزیع پیشنهاد نامناسب
  • 93. مشکل قفل شدن نمونه‌ها
  • 94. همگرایی کند
  • 95. نیاز به تنظیم دقیق پارامترها
  • 96. انتخاب پارامترهای پیشین در مدل‌های بیزی
  • 97. انتخاب اندازه گام
  • 98. انتخاب تعداد تکرار
  • 99. انتخاب تعداد زنجیره
  • 100. بهینه‌سازی الگوریتم‌های 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 مقایسه تطبیقی الگوریتم‌های MCMC: مزایا و معایب”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا