کتاب NUTS: گامی فراتر در نمونه‌گیری MCMC
, ,

کتاب NUTS: گامی فراتر در نمونه‌گیری MCMC

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000028700 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 NUTS: گامی فراتر در نمونه‌گیری MCMC

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. محدودیت‌های روش‌های سنتی MCMC
  • 3. معرفی NUTS
  • 4. مزایای NUTS نسبت به روش‌های قبلی
  • 5. کاربرد NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 6. مبانی نظری نمونه‌گیری MCMC
  • 7. انتشار و توزیع احتمال
  • 8. آنتروپی و اطلاعات متقابل
  • 9. مفاهیم زنجیره مارکوف
  • 10. انتقال حالت و بازگشت
  • 11. توزیع پایدار
  • 12. مفاهیم نمونه‌گیری
  • 13. نمونه‌گیری مونت کارلو
  • 14. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 15. چالش‌های نمونه‌گیری
  • 16. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع‌های غیرنرمال
  • 17. معرفی روش‌های MCMC
  • 18. هدف MCMC
  • 19. انواع روش‌های MCMC
  • 20. Metropolis-Hastings
  • 21. Gibbs Sampling
  • 22. Hamilton Monte Carlo (HMC)
  • 23. معرفی Hamilton Monte Carlo (HMC)
  • 24. الهام از مکانیک همیلتونی
  • 25. معادله حرکت در HMC
  • 26. نقش انرژی پتانسیل و جنبشی
  • 27. نکته انحراف در HMC
  • 28. پیوند با گرادیان توزیع احتمال
  • 29. مفهوم حرکت در فضای حالت
  • 30. نیاز به تعیین طول گام و تعداد گام
  • 31. چالش‌های HMC
  • 32. حساسیت به پارامترها
  • 33. احتمال گیر افتادن در مینیمم‌های محلی
  • 34. مشکل در فضاهای با ابعاد بالا
  • 35. معرفی NUTS
  • 36. New, Improved, and Truly Scalable
  • 37. ترکیب HMC با روش‌های پیشرفته
  • 38. هدف NUTS: غلبه بر محدودیت‌های HMC
  • 39. تکنیک‌های کلیدی NUTS
  • 40. توسعه زنجیره با طول متغیر
  • 41. توقف هوشمند زنجیره
  • 42. تکنیک "No-U-Turn"
  • 43. توضیح "No-U-Turn"
  • 44. هدف از جلوگیری از چرخش معکوس
  • 45. نقش پارامتر "r"
  • 46. مدیریت در فضاهای با ابعاد بالا
  • 47. تکنیک Stop
  • 48. مکانیزم توقف زنجیره
  • 49. جلوگیری از اتلاف محاسباتی
  • 50. حفظ کارایی نمونه‌گیری
  • 51. تکنیک Tree-Building
  • 52. ساخت یک "درخت" برای جستجوی فضای حالت
  • 53. تقسیم و ترکیب زنجیره‌ها
  • 54. افزایش بهره‌وری جستجو
  • 55. کاربرد NUTS در مدل‌های بیزی
  • 56. مدل‌های خطی و غیرخطی
  • 57. مدل‌های سلسله مراتبی
  • 58. مدل‌های مخلوط
  • 59. کاربرد NUTS در یادگیری ماشین
  • 60. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 61. تخمین پارامترها
  • 62. تنظیم ابرپارامترها
  • 63. کاربرد NUTS در آمار محاسباتی
  • 64. تخمین آماری
  • 65. آزمون فرض
  • 66. تحلیل حساسیت
  • 67. پیاده‌سازی NUTS
  • 68. نرم‌افزارهای محبوب (Stan, PyMC, TensorFlow Probability)
  • 69. نحوه تعریف مدل
  • 70. انتخاب پارامترهای NUTS
  • 71. تنظیمات پیش‌فرض
  • 72. تنظیمات پیشرفته
  • 73. عیب‌یابی پیاده‌سازی NUTS
  • 74. تشخیص همگرایی
  • 75. معیارهای همگرایی (R-hat, ESS)
  • 76. تفسیر نتایج
  • 77. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 78. مقایسه با روش‌های دیگر
  • 79. مزایای NUTS در عمل
  • 80. کارایی در مدل‌های پیچیده
  • 81. سرعت بالا در همگرایی
  • 82. تولید نمونه‌های با کیفیت
  • 83. معایب احتمالی NUTS
  • 84. پیچیدگی پیاده‌سازی اولیه
  • 85. نیاز به درک مفاهیم HMC
  • 86. محدودیت در برخی توزیع‌های خاص
  • 87. نکات پیشرفته در NUTS
  • 88. انتخاب طول گام تطبیقی
  • 89. تنظیم پارامتر "epsilon"
  • 90. تنظیم پارامتر "L"
  • 91. مدیریت فضاهای با ابعاد بسیار بالا
  • 92. استفاده از NUTS در ترکیب با روش‌های دیگر
  • 93. Annealing
  • 94. Importance Sampling
  • 95. NUTS و یادگیری عمیق
  • 96. مدل‌های بیزی عمیق
  • 97. تخمین عدم قطعیت در شبکه‌های عصبی
  • 98. کاربرد NUTS در علوم زیستی
  • 99. مدل‌سازی ژنتیکی
  • 100. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک

📚 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 NUTS: گامی فراتر در نمونه‌گیری MCMC”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا