کتاب فهم عمیق MCMC در حل مسائل جستجوی مدل
, ,

کتاب فهم عمیق MCMC در حل مسائل جستجوی مدل

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000028521 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 فهم عمیق MCMC در حل مسائل جستجوی مدل

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

موضوع میانی: کاربرد MCMC در جستجوی مدل (Model Search)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر MCMC
  • 2. مقدمه ای بر جستجوی مدل
  • 3. چرا MCMC برای جستجوی مدل؟
  • 4. مفاهیم اساسی احتمال
  • 5. متغیرهای تصادفی
  • 6. توزیع احتمال
  • 7. توزیع های گسسته
  • 8. توزیع های پیوسته
  • 9. امید ریاضی و واریانس
  • 10. قضیه بیز
  • 11. قانون احتمال کل
  • 12. قانون احتمال شرطی
  • 13. قضیه بیز برای استنتاج
  • 14. مقدمه ای بر زنجیره مارکوف
  • 15. حالت ها و گذارها
  • 16. ماتریس گذار
  • 17. زنجیره مارکوف زمان ناهمگن
  • 18. زنجیره مارکوف زمان همگن
  • 19. توزیع پایدار (Steady-state distribution)
  • 20. قضیه ارگودیک
  • 21. حالت های بازگشتی و گذرا
  • 22. قضیه مارکوف
  • 23. مقدمه ای بر الگوریتم های MCMC
  • 24. ایده اصلی MCMC
  • 25. چرا MCMC؟ مزایا و معایب
  • 26. الگوریتم های نمونه برداری اساسی
  • 27. نمونه برداری تبهی (Gibbs Sampling)
  • 28. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 29. پیاده سازی Metropolis-Hastings
  • 30. مفهوم تابع پیشنهاد (Proposal Function)
  • 31. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 32. مفهوم تابع احتمال هدف (Target Probability Distribution)
  • 33. مفهوم نسبت پذیرش (Acceptance Ratio)
  • 34. مراحل الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 35. مزایای Gibbs Sampling
  • 36. معایب Gibbs Sampling
  • 37. مزایای Metropolis-Hastings
  • 38. معایب Metropolis-Hastings
  • 39. همگرایی زنجیره های مارکوف
  • 40. مفهوم همگرایی
  • 41. معیارهای همگرایی
  • 42. تست های همگرایی (Convergence Diagnostics)
  • 43. نمودارهایtrace (Trace Plots)
  • 44. نمودارهای autocorrelation
  • 45. آماره های مقایسه ای (Gelman-Rubin Statistic)
  • 46. نمودارهای history
  • 47. مفهوم burn-in period
  • 48. تنظیم burn-in period
  • 49. پس از burn-in: نمونه های معتبر
  • 50. ارزیابی کیفیت نمونه ها
  • 51. استقلال نمونه ها
  • 52. همبستگی نمونه ها
  • 53. کاهش همبستگی نمونه ها
  • 54. Thinning (نازک کردن)
  • 55. مقدمه ای بر جستجوی مدل
  • 56. انواع مدل ها
  • 57. مدل های خطی
  • 58. مدل های غیرخطی
  • 59. مدل های آماری
  • 60. مدل های یادگیری ماشین
  • 61. مفهوم فضای مدل (Model Space)
  • 62. مدل های رقیب
  • 63. جستجوی مدل چیست؟
  • 64. چرا جستجوی مدل مهم است؟
  • 65. انتخاب بهترین مدل
  • 66. مقایسه مدل ها
  • 67. مدل سازی مبتنی بر داده
  • 68. مقدمه ای بر روش های جستجوی مدل
  • 69. روش های کلاسیک
  • 70. معیارهای اطلاعاتی (AIC, BIC)
  • 71. معایب روش های کلاسیک
  • 72. روش های بیزی برای جستجوی مدل
  • 73. مفهوم مدل های سلسله مراتبی
  • 74. توزیع پیشین بر روی مدل ها
  • 75. توزیع پسین بر روی مدل ها
  • 76. نسبت احتمال مدل (Model Likelihood)
  • 77. نسبت احتمالات مدل (Bayes Factor)
  • 78. محاسبه Bayes Factor
  • 79. پیاده سازی Bayes Factor
  • 80. محدودیت های Bayes Factor
  • 81. MCMC در جستجوی مدل
  • 82. کاربرد MCMC در محاسبه احتمالات مدل
  • 83. جستجوی فضای مدل با MCMC
  • 84. الگوریتم های MCMC برای انتخاب مدل
  • 85. تغییر مدل در MCMC
  • 86. حالت های فضای مدل
  • 87. انتقال بین مدل ها
  • 88. الگوریتم های نمونه برداری مدل
  • 89. نمونه برداری مدل بیزی
  • 90. نمونه برداری مدل با Metropolis-Hastings
  • 91. نمونه برداری مدل با Gibbs Sampling
  • 92. پیاده سازی MCMC برای جستجوی مدل
  • 93. انتخاب مدل های کاندید
  • 94. تعریف توابع احتمال هدف برای هر مدل
  • 95. تعریف توابع پیشنهاد برای جابجایی بین مدل ها
  • 96. اجرای الگوریتم MCMC
  • 97. ارزیابی نتایج MCMC برای جستجوی مدل
  • 98. توزیع احتمالات مدل ها
  • 99. احتمال پسین هر مدل
  • 100. مقایسه مدل ها بر اساس احتمالات پسین

📚 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 فهم عمیق MCMC در حل مسائل جستجوی مدل”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا