کتاب DE-MC: ابزاری قدرتمند برای تخمین پارامترهای 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 DE-MC: ابزاری قدرتمند برای تخمین پارامترهای بیزی

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

موضوع میانی: Differential Evolution Markov Chain (DE-MC)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر DE-MC
  • 2. تاریخچه و انگیزه DE-MC
  • 3. کاربرد DE-MC در علوم مختلف
  • 4. مزایای DE-MC نسبت به روش های سنتی
  • 5. مفاهیم کلیدی در استنتاج بیزی
  • 6. مدل های آماری بیزی
  • 7. پارامترهای مدل
  • 8. توزیع پیشین
  • 9. توزیع درستنمایی
  • 10. توزیع پسین
  • 11. استنتاج بیزی: چالش ها
  • 12. پیچیدگی محاسباتی
  • 13. اهمیت تخمین پارامتر
  • 14. مفهوم تخمین پارامتر
  • 15. انواع روش های تخمین پارامتر
  • 16. روش های حداکثر درستنمایی (MLE)
  • 17. روش های حداقل مربعات (OLS)
  • 18. روش های بیزی
  • 19. مقدمه ای بر روش های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 20. چرا MCMC؟
  • 21. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 22. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 23. محدودیت های MCMC
  • 24. زمان همگرایی طولانی
  • 25. نیاز به تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 26. مقدمه ای بر DE-MC
  • 27. DE-MC: ابزاری برای غلبه بر محدودیت های MCMC
  • 28. مکانیسم اصلی DE-MC
  • 29. تفاوت DE-MC با MCMC
  • 30. اصول کار DE-MC
  • 31. استفاده از جمعیت نمونه ها
  • 32. همکاری بین نمونه ها
  • 33. انتقال اطلاعات بین نمونه ها
  • 34. الگوریتم پایه DE-MC
  • 35. مراحل اجرای DE-MC
  • 36. مقایسه DE-MC با الگوریتم های دیگر
  • 37. مزایای DE-MC در عمل
  • 38. سرعت همگرایی سریعتر
  • 39. کاهش وابستگی به حدس اولیه
  • 40. توانایی عبور از مینیمم های محلی
  • 41. کاربرد DE-MC در مدل های پیچیده
  • 42. مدل های با ابعاد بالا
  • 43. مدل های با توزیع های پیچیده
  • 44. مدل های با چندین پیک
  • 45. ساختارهای مدل های قابل پشتیبانی توسط DE-MC
  • 46. مدل های خطی
  • 47. مدل های غیرخطی
  • 48. مدل های سلسله مراتبی
  • 49. مفاهیم پیشرفته در DE-MC
  • 50. تنوع جمعیت (Population Diversity)
  • 51. مکانیسم های جهش (Mutation Mechanisms)
  • 52. عملگرهای ترکیب (Crossover Operators)
  • 53. تنظیم پارامترهای DE-MC
  • 54. انتخاب پارامترهای جمعیت
  • 55. انتخاب پارامترهای جهش
  • 56. انتخاب پارامترهای ترکیب
  • 57. ارزیابی همگرایی در DE-MC
  • 58. معیارهای همگرایی
  • 59. بررسی گرافیکی همگرایی
  • 60. استفاده از آماره های همگرایی
  • 61. تشخیص طول زنجیره لازم
  • 62. مدیریت نمونه های نامعتبر
  • 63. بهبود کارایی DE-MC
  • 64. استفاده از تکنیک های موازی سازی
  • 65. پردازش موازی داده ها
  • 66. پردازش موازی نمونه ها
  • 67. استفاده از الگوریتم های ترکیبی (Hybrid Algorithms)
  • 68. DE-MC به همراه MCMC
  • 69. DE-MC به همراه بهینه سازی
  • 70. مقایسه DE-MC با سایر روش های استنتاج بیزی
  • 71. DE-MC در مقابل Variational Inference
  • 72. DE-MC در مقابل Laplace Approximation
  • 73. DE-MC در مقابل Approximate Bayesian Computation (ABC)
  • 74. کاربرد DE-MC در مسائل واقعی
  • 75. مثال های کاربردی در آمار
  • 76. مثال های کاربردی در یادگیری ماشین
  • 77. مثال های کاربردی در علوم داده
  • 78. مثال های کاربردی در فیزیک
  • 79. مثال های کاربردی در زیست شناسی
  • 80. مثال های کاربردی در اقتصاد
  • 81. مثال های کاربردی در مهندسی
  • 82. پیاده سازی DE-MC
  • 83. زبان های برنامه نویسی برای DE-MC
  • 84. کتابخانه های موجود برای DE-MC
  • 85. نحوه استفاده از کتابخانه ها
  • 86. ساخت یک پیاده سازی ساده DE-MC
  • 87. اشکال زدایی و تست پیاده سازی
  • 88. نکات مهم در پیاده سازی DE-MC
  • 89. انتخاب مناسب پارامترهای الگوریتم
  • 90. ارزیابی دقیق نتایج
  • 91. درک عمیق از مدل مورد استفاده
  • 92. محدودیت ها و چالش های DE-MC
  • 93. محدودیت ها در ابعاد بسیار بالا
  • 94. حساسیت به انتخاب پارامترها
  • 95. پیچیدگی در تفسیر برخی نتایج
  • 96. مسائل مربوط به وابستگی نمونه ها
  • 97. بهترین روش ها برای استفاده از DE-MC
  • 98. انتخاب استراتژی مناسب برای جهش و ترکیب
  • 99. تنظیم دقیق پارامترها بر اساس مسئله
  • 100. ارزیابی مجدد نتایج با پارامترهای مختلف

📚 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.