, ,

کتاب تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan

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 تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر MCMC و Stan
  • 2. کاربرد MCMC در مدل سازی بیزی
  • 3. چرا پارامترهای MCMC مهم هستند؟
  • 4. فهمیدن الگوریتم های MCMC
  • 5. مقدمه ای بر نمونه برداری زنجیره مارکوف
  • 6. هسته الگوریتم های MCMC
  • 7. نکات کلیدی در نمونه برداری MCMC
  • 8. چالش های نمونه برداری MCMC
  • 9. چرا به تنظیم پارامترهای MCMC نیاز داریم؟
  • 10. اثر پارامترهای MCMC بر همگرایی
  • 11. اثر پارامترهای MCMC بر کارایی
  • 12. اثر پارامترهای MCMC بر دقت
  • 13. مفهوم همگرایی در MCMC
  • 14. روش های تشخیص همگرایی
  • 15. چالش های تشخیص همگرایی
  • 16. مفهوم کارایی در MCMC
  • 17. اندازه گیری کارایی نمونه برداری
  • 18. چگونه پارامترهای MCMC بر کارایی تأثیر می گذارند؟
  • 19. مفهوم دقت در MCMC
  • 20. چگونه پارامترهای MCMC بر دقت تأثیر می گذارند؟
  • 21. مقدمه ای بر زبان Stan
  • 22. ساختار مدل در Stan
  • 23. نحوه تعریف مدل های احتمالی در Stan
  • 24. نحوه تعریف پارامترها در Stan
  • 25. نحوه تعریف توابع هدف در Stan
  • 26. مقدمه ای بر الگوریتم های نمونه برداری در Stan
  • 27. نمونه بردار NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 28. مزایای NUTS
  • 29. نحوه کار NUTS
  • 30. پارامترهای کلیدی NUTS
  • 31. نمونه بردار HMC (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 32. تفاوت NUTS و HMC
  • 33. پارامترهای کلیدی HMC
  • 34. مقدمه ای بر پارامترهای قابل تنظیم در Stan
  • 35. پارامترهای مربوط به NUTS
  • 36. پارامترهای مربوط به HMC
  • 37. پارامترهای مربوط به کلی MCMC
  • 38. پارامتر `stepsize` (گام زمانی)
  • 39. تأثیر `stepsize` بر همگرایی
  • 40. تأثیر `stepsize` بر کارایی
  • 41. چگونه `stepsize` را تنظیم کنیم؟
  • 42. تنظیم خودکار `stepsize`
  • 43. تنظیم دستی `stepsize`
  • 44. پارامتر `adapt_delta`
  • 45. تأثیر `adapt_delta` بر همگرایی
  • 46. تأثیر `adapt_delta` بر کارایی
  • 47. چگونه `adapt_delta` را تنظیم کنیم؟
  • 48. رابطه `adapt_delta` با `stepsize`
  • 49. پارامتر `max_treedepth`
  • 50. تأثیر `max_treedepth` بر همگرایی
  • 51. تأثیر `max_treedepth` بر کارایی
  • 52. چگونه `max_treedepth` را تنظیم کنیم؟
  • 53. رابطه `max_treedepth` با `stepsize`
  • 54. پارامتر `num_samples` (تعداد نمونه ها)
  • 55. تأثیر `num_samples` بر دقت
  • 56. تأثیر `num_samples` بر زمان اجرا
  • 57. چگونه `num_samples` را انتخاب کنیم؟
  • 58. پارامتر `num_warmup` (تعداد مراحل گرم کردن)
  • 59. هدف از مراحل گرم کردن
  • 60. تأثیر `num_warmup` بر همگرایی
  • 61. چگونه `num_warmup` را انتخاب کنیم؟
  • 62. پارامتر `save_warmup`
  • 63. تأثیر `save_warmup` بر حافظه
  • 64. پارامتر `thin` (ضریب نازک سازی)
  • 65. هدف از نازک سازی
  • 66. تأثیر `thin` بر همبستگی بین نمونه ها
  • 67. چگونه `thin` را انتخاب کنیم؟
  • 68. پارامتر `seed` (بذر تصادفی)
  • 69. اهمیت `seed` برای تکرارپذیری
  • 70. چگونه `seed` را تنظیم کنیم؟
  • 71. پارامترهای مربوط به الگوریتم های نمونه برداری جایگزین
  • 72. نمونه بردار Metropolis-Hastings
  • 73. پارامترهای قابل تنظیم در Metropolis-Hastings
  • 74. نمونه بردار Gibbs
  • 75. پارامترهای قابل تنظیم در Gibbs
  • 76. ملاحظات عمومی در تنظیم پارامترهای MCMC
  • 77. درک هدف مدل
  • 78. شناخت توزیع های پسین
  • 79. تشخیص مشکلات احتمالی در مدل
  • 80. چگونه پارامترهای MCMC را به صورت آزمایشی تنظیم کنیم؟
  • 81. استفاده از ابزارهای بصری سازی
  • 82. تحلیل آماره های همگرایی
  • 83. چگونه پارامترهای MCMC را بر اساس نتایج تنظیم کنیم؟
  • 84. راهنمایی برای تنظیم `stepsize`
  • 85. راهنمایی برای تنظیم `adapt_delta`
  • 86. راهنمایی برای تنظیم `max_treedepth`
  • 87. راهنمایی برای انتخاب `num_samples`
  • 88. راهنمایی برای انتخاب `num_warmup`
  • 89. راهنمایی برای انتخاب `thin`
  • 90. مثال های عملی تنظیم پارامترهای MCMC
  • 91. تنظیم پارامترها برای یک مدل رگرسیون خطی ساده
  • 92. تنظیم پارامترها برای یک مدل طبقه بندی
  • 93. تنظیم پارامترها برای یک مدل سری زمانی
  • 94. تنظیم پارامترها برای مدل های پیچیده تر
  • 95. اشتباهات رایج در تنظیم پارامترهای MCMC
  • 96. نادیده گرفتن همگرایی
  • 97. انتخاب تعداد نمونه های ناکافی
  • 98. استفاده از مقادیر پیش فرض بدون بررسی
  • 99. تنظیم پارامترها بدون درک تأثیر آنها
  • 100. اهمیت مستندسازی تنظیمات پارامترها

📚 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 تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan”

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

پیمایش به بالا