, ,

کتاب تمرین NUTS: از تئوری تا عمل

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 تمرین NUTS: از تئوری تا عمل

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

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به نمونه‌گیری MCMC
  • 2. مبانی احتمال بیزی
  • 3. مفاهیم کلیدی نمونه‌گیری بیزی
  • 4. چالش‌های نمونه‌گیری بیزی
  • 5. معرفی نمونه‌گیری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 6. ایده اساسی MCMC
  • 7. مزایای MCMC
  • 8. محدودیت‌های MCMC
  • 9. معرفی الگوریتم‌های MCMC
  • 10. الگوریتم‌های Metropolis-Hastings
  • 11. الگوریتم نمونه‌گیر گیبز
  • 12. معرفی نمونه‌گیری NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 13. نیاز به NUTS
  • 14. مزایای NUTS نسبت به الگوریتم‌های قبلی
  • 15. ایده اصلی NUTS
  • 16. مفاهیم فیزیک هامیلتونی در NUTS
  • 17. انرژی پتانسیل
  • 18. انرژی جنبشی
  • 19. هامیلتونی (همیلتونی)
  • 20. معادلات حرکت در مکانیک هامیلتونی
  • 21. انتگرال‌گیری عددی معادلات هامیلتونی
  • 22. روش اویلر
  • 23. روش میان‌نقطه (Leapfrog Integrator)
  • 24. کاربرد Leapfrog در NUTS
  • 25. تعریف گرادیان انرژی پتانسیل
  • 26. محاسبه گرادیان در مدل‌های بیزی
  • 27. اهمیت گرادیان در NUTS
  • 28. مفهوم اندازه گام (Step Size)
  • 29. چالش انتخاب اندازه گام مناسب
  • 30. خودتنظیمی اندازه گام (Adaptive Step Size)
  • 31. مفهوم "مسیر" (Trajectory) در NUTS
  • 32. شبیه‌سازی مسیر با Leapfrog
  • 33. جهت‌گیری مسیر
  • 34. طول مسیر (Number of Steps)
  • 35. مفهوم "چرخش" (Turning) در NUTS
  • 36. تشخیص چرخش
  • 37. تنظیم طول مسیر بر اساس چرخش
  • 38. الگوریتم NUTS: مراحل اصلی
  • 39. پیشنهاد یک موقعیت جدید
  • 40. ارزیابی موقعیت پیشنهادی
  • 41. پذیرش یا رد موقعیت پیشنهادی
  • 42. جزئیات الگوریتم NUTS
  • 43. نحوه شبیه‌سازی مسیر با Leapfrog
  • 44. نحوه تشخیص چرخش
  • 45. استراتژی تنظیم طول مسیر
  • 46. تنظیم اندازه گام خودکار (Adaptive Step Size Tuning)
  • 47. مراحل تنظیم اندازه گام
  • 48. استفاده از روش‌های تنظیم (Tuning Methods)
  • 49. تکنیک‌های اولیه تنظیم (Warm-up/Burn-in)
  • 50. اهمیت دوره تنظیم
  • 51. تشخیص همگرایی (Convergence Diagnostics)
  • 52. معیارهای همگرایی
  • 53. معیار R-hat (Gelman-Rubin Statistic)
  • 54. تحلیل اتوکورلاسیون (Autocorrelation Analysis)
  • 55. نمودارهایtrace plots
  • 56. نمودارهای density plots
  • 57. پیاده‌سازی NUTS در نرم‌افزارهای آماری
  • 58. کتابخانه Stan
  • 59. کتابخانه PyMC3/PyMC
  • 60. کتابخانه TensorFlow Probability
  • 61. کتابخانه JAX
  • 62. مراحل پیاده‌سازی یک مدل با NUTS
  • 63. تعریف مدل احتمالاتی
  • 64. مشخص کردن تابع انرژی پتانسیل
  • 65. مشخص کردن تابع گرادیان
  • 66. تنظیم پارامترهای NUTS
  • 67. اجرای الگوریتم
  • 68. تحلیل نتایج
  • 69. مثال‌های کاربردی NUTS
  • 70. مدل‌های رگرسیون خطی بیزی
  • 71. مدل‌های رگرسیون لجستیک بیزی
  • 72. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 73. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 74. مدل‌های یادگیری عمیق بیزی
  • 75. کاربرد NUTS در علوم داده
  • 76. کاربرد NUTS در آمار محاسباتی
  • 77. کاربرد NUTS در یادگیری ماشین
  • 78. کاربرد NUTS در فیزیک
  • 79. کاربرد NUTS در زیست‌شناسی
  • 80. کاربرد NUTS در اقتصاد
  • 81. کاربرد NUTS در علوم اجتماعی
  • 82. مقایسه NUTS با سایر الگوریتم‌های MCMC
  • 83. مزایا و معایب NUTS در مقایسه با Metropolis-Hastings
  • 84. مزایا و معایب NUTS در مقایسه با نمونه‌گیر گیبز
  • 85. مزایا و معایب NUTS در مقایسه با HMC (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 86. نکات عملی برای استفاده موثر از NUTS
  • 87. انتخاب اندازه گام اولیه مناسب
  • 88. تعداد مراحل Leapfrog مناسب
  • 89. تعداد زنجیره‌ها (Chains)
  • 90. طول دوره تنظیم
  • 91. تفسیر نتایج
  • 92. مشکلات رایج در اجرای NUTS
  • 93. همگرایی کند
  • 94. وابستگی زنجیره‌ها
  • 95. انتخاب نادرست پارامترها
  • 96. راهکارهای رفع مشکلات رایج
  • 97. تنظیم دقیق پارامترهای NUTS
  • 98. استفاده از مدل‌های ساده‌تر برای شروع
  • 99. بررسی وابستگی مدل
  • 100. اهمیت درک عمیق مدل

📚 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 تمرین NUTS: از تئوری تا عمل”

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

پیمایش به بالا