, ,

کتاب رویکردهای الگوریتمی برای حل مسائل در MCMC

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 رویکردهای الگوریتمی برای حل مسائل در MCMC

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 زنجیره مارکوف
  • 3. فضاهای حالت و احتمالات انتقال
  • 4. ایستایی توزیع
  • 5. قضیه حد مرکزی برای زنجیره های مارکوف
  • 6. قضیه ارگودیسیته
  • 7. مشکل نمونه برداری از توزیع های پیچیده
  • 8. چرا MCMC؟
  • 9. مزایا و معایب MCMC
  • 10. کاربردها و دامنه MCMC
  • 11. انواع روش های MCMC
  • 12. روش های مونت کارلو زنجیره مارکوف
  • 13. شبکه های مارکوف
  • 14. فرایندهای مارکوف
  • 15. انواع توزیع ها در MCMC
  • 16. توزیع هدف
  • 17. توزیع پیشینه
  • 18. توزیع پسین
  • 19. توزیع های نرمالیزه نشده
  • 20. توزیع های شرطی
  • 21. توزیع های حاشیه ای
  • 22. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 23. قانون Metropolis-Hastings
  • 24. تابع پیشنهاد
  • 25. تابع احتمال پذیرش
  • 26. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 27. تنظیم پارامتر تابع پیشنهاد
  • 28. روش Metropolis ساده
  • 29. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 30. نحوه عملکرد Gibbs Sampling
  • 31. توزیع های شرطی کامل
  • 32. نیاز به نمونه گیری از توزیع های شرطی
  • 33. مزایا و معایب Gibbs Sampling
  • 34. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 35. الگوریتم های MCMC پیشرفته
  • 36. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 37. مفهوم انرژی پتانسیل و انرژی جنبشی
  • 38. قانون حرکت نیوتن
  • 39. انتگرال گیری عددی در HMC
  • 40. استفاده از گرادیان ها
  • 41. تنظیم پارامترهای HMC
  • 42. Hybrid Monte Carlo
  • 43. Reflective Hamiltonian Monte Carlo
  • 44. No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 45. بهبود کارایی NUTS
  • 46. امکان سنجی و همگرایی در MCMC
  • 47. معیارهای همگرایی
  • 48. تشخیص همگرایی
  • 49. نمودارهای Trace
  • 50. خودهمبستگی (Autocorrelation)
  • 51. شاخص کاهش طول (Gelman-Rubin Statistic)
  • 52. شاخص کاهش طول چندگانه
  • 53. آنالیز با استفاده از چندین زنجیره
  • 54. تشخیص عدم همگرایی
  • 55. اهمیت همگرایی
  • 56. بهبود کارایی الگوریتم های MCMC
  • 57. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 58. تنظیم پارامتر تابع پیشنهاد
  • 59. کاهش همبستگی بین متغیرها
  • 60. نمونه برداری شرطی
  • 61. توزیع های پیشرفته
  • 62. توزیع های ترکیبی
  • 63. توزیع های گوسی چندگانه
  • 64. توزیع های بتا
  • 65. توزیع های گاما
  • 66. توزیع های پواسون
  • 67. توزیع های دوجمله‌ای
  • 68. توزیع های نمایی
  • 69. توزیع های یکنواخت
  • 70. کاربرد MCMC در استنتاج آماری
  • 71. تخمین پارامترها
  • 72. محاسبه فواصل اطمینان
  • 73. تست فرضیه
  • 74. مدل های بیزی
  • 75. استنتاج پسین
  • 76. روش های MCMC در یادگیری ماشین
  • 77. شبکه های عصبی بیزی
  • 78. مدل های گرافیکی بیزی
  • 79. مدل های موضوعی (Topic Models)
  • 80. مدل های پنهان مارکوف (HMM)
  • 81. مدل های زمینه یابی (Latent Dirichlet Allocation – LDA)
  • 82. مدل های انتشار (Diffusion Models)
  • 83. کاربرد MCMC در فیزیک
  • 84. شبیه سازی سیستم های آماری
  • 85. فیزیک آماری
  • 86. مکانیک کوانتومی
  • 87. فیزیک ذرات
  • 88. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 89. مدل سازی جمعیت
  • 90. ژنتیک آماری
  • 91. بیوانفورماتیک
  • 92. مدل سازی بیماری
  • 93. کاربرد MCMC در علوم اقتصادی
  • 94. مدل سازی مالی
  • 95. اقتصاد سنجی
  • 96. تحلیل ریسک
  • 97. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 98. تحلیل داده های اجتماعی
  • 99. مدل سازی رفتاری
  • 100. شبکه های اجتماعی

📚 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 رویکردهای الگوریتمی برای حل مسائل در MCMC”

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

پیمایش به بالا