کتاب مدل‌های پربعد پیچیده: بازی با ابعاد در MCMC بیزی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 مدل‌های پربعد پیچیده: بازی با ابعاد در MCMC بیزی

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

موضوع میانی: مشکل در مدل‌های با ابعاد بالا (High-Dimensional Models)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی مدل‌های پربعد پیچیده
  • 2. مفهوم ابعاد در مدل‌های آماری
  • 3. اهمیت مدل‌های پربعد در تجزیه و تحلیل داده
  • 4. چالش‌های مدل‌های پربعد
  • 5. روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 6. مبانی MCMC
  • 7. کاربرد MCMC در مدل‌های بیزی
  • 8. محدودیت‌های MCMC در ابعاد بالا
  • 9. بازی با ابعاد: استراتژی‌های کاهش بعد
  • 10. انتخاب ویژگی
  • 11. فیلتر کردن ویژگی
  • 12. روش‌های مبتنی بر فیلتر
  • 13. روش‌های مبتنی بر wrapper
  • 14. روش‌های مبتنی بر embedded
  • 15. استخراج ویژگی
  • 16. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 17. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 18. تحلیل عامل (Factor Analysis)
  • 19. یادگیری بازنمایی (Representation Learning)
  • 20. شبکه‌های عصبی عمیق برای کاهش بعد
  • 21. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) برای کاهش بعد
  • 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای کاهش بعد
  • 24. مدل‌های مولد برای کاهش بعد
  • 25. انتشار واگرایی (Variational Autoencoders - VAEs)
  • 26. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 27. مدل‌های مبتنی بر نمونه‌برداری در فضاهای پنهان
  • 28. کاهش بعد با حفظ ساختار
  • 29. t-SNE
  • 30. UMAP
  • 31. LLE (Locally Linear Embedding)
  • 32. ISOMAP
  • 33. کاهش بعد با حفظ فاصله (Distance Preservation)
  • 34. کاهش بعد با حفظ توپولوژی (Topology Preservation)
  • 35. کاهش بعد برای داده‌های ناپارامتریک
  • 36. کاهش بعد برای داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 37. کاهش بعد برای داده‌های پیوسته
  • 38. کاهش بعد برای داده‌های مختلط
  • 39. کاهش بعد برای داده‌های زمانی
  • 40. کاهش بعد برای داده‌های مکانی
  • 41. کاهش بعد برای داده‌های گراف
  • 42. کاهش بعد در MCMC بیزی
  • 43. اثر ابعاد بالا بر نمونه‌گیری MCMC
  • 44. مشکل همگرایی در ابعاد بالا
  • 45. کاهش بعد برای بهبود کارایی MCMC
  • 46. نمونه‌برداری در فضای کاهش یافته
  • 47. استفاده از بازنمایی کاهش یافته در MCMC
  • 48. انتقال اطلاعات از فضای کاهش یافته به فضای اصلی
  • 49. تأثیر کاهش بعد بر تفسیرپذیری مدل
  • 50. توازن بین کاهش بعد و حفظ اطلاعات
  • 51. روش‌های MCMC برای مدل‌های پربعد پیچیده
  • 52. نمونه‌برداری از طریق زنجیره مارکوف با گام‌های تطبیقی
  • 53. نمونه‌برداری از طریق زنجیره مارکوف با گام‌های متغیر
  • 54. نمونه‌برداری از طریق زنجیره مارکوف با گام‌های پویا
  • 55. نمونه‌گیری با استفاده از مدل‌های مبتنی بر هیئت (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
  • 56. HMC در ابعاد بالا
  • 57. بهینه‌سازی پارامترهای HMC
  • 58. تطبیق HMC با مدل‌های پربعد
  • 59. نمونه‌گیری با استفاده از مدل‌های مبتنی بر آنیلینگ (Annealing)
  • 60. آنیلینگ شبیه‌سازی شده (Simulated Annealing)
  • 61. آنیلینگ بیزی (Bayesian Annealing)
  • 62. روش‌های MCMC ترکیبی
  • 63. ترکیب روش‌های کاهش بعد با MCMC
  • 64. ترکیب HMC با کاهش بعد
  • 65. ترکیب VAEs با MCMC
  • 66. ترکیب GANs با MCMC
  • 67. کاربرد مدل‌های پربعد پیچیده در MCMC بیزی
  • 68. مدل‌های خطی تعمیم یافته (Generalized Linear Models - GLMs) در ابعاد بالا
  • 69. مدل‌های مختلط (Mixed Models) در ابعاد بالا
  • 70. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models) در ابعاد بالا
  • 71. مدل‌های گرافی بیزی (Bayesian Graphical Models) در ابعاد بالا
  • 72. مدل‌های یادگیری عمیق بیزی (Bayesian Deep Learning)
  • 73. شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks - BNNs)
  • 74. استفاده از کاهش بعد در BNNs
  • 75. MCMC برای BNNs پربعد
  • 76. استفاده از VAEs در BNNs
  • 77. استفاده از GANs در BNNs
  • 78. کاربردهای عملی مدل‌های پربعد پیچیده در MCMC بیزی
  • 79. علوم زیستی و پزشکی
  • 80. ژنتیک و ژنومیکس
  • 81. تصویربرداری پزشکی
  • 82. مدل‌سازی بیماری
  • 83. علوم اجتماعی
  • 84. اقتصاد سنجی
  • 85. روانشناسی
  • 86. جامعه‌شناسی
  • 87. علوم طبیعی
  • 88. فیزیک
  • 89. شیمی
  • 90. علوم زمین
  • 91. مهندسی
  • 92. پردازش سیگنال
  • 93. بینایی ماشین
  • 94. پردازش زبان طبیعی
  • 95. یادگیری ماشین
  • 96. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 97. تشخیص ناهنجاری
  • 98. تحلیل داده‌های بزرگ
  • 99. مباحث پیشرفته در مدل‌های پربعد پیچیده و MCMC بیزی
  • 100. روش‌های نمونه‌گیری غیرمستقل

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.