کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan
, ,

کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000029855 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 ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر MCMC
  • 2. چرا MCMC؟
  • 3. محدودیت های روش های تحلیلی
  • 4. مفاهیم اساسی MCMC
  • 5. فضای حالت
  • 6. توزیع هدف
  • 7. تابع احتمال (Likelihood)
  • 8. توزیع پیشین (Prior)
  • 9. توزیع پسین (Posterior)
  • 10. قضیه بیز
  • 11. نمونه برداری از توزیع پسین
  • 12. هدف از اجرای MCMC
  • 13. تخمین پارامترها
  • 14. محاسبه عدم قطعیت
  • 15. مدل سازی بیزی
  • 16. انواع الگوریتم های MCMC
  • 17. Metropolis-Hastings
  • 18. Gibbs Sampling
  • 19. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 20. No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 21. تفاوت های HMC و NUTS
  • 22. چالش های اجرای MCMC
  • 23. همگرایی (Convergence)
  • 24. سرعت همگرایی
  • 25. کارایی نمونه برداری (Sampling Efficiency)
  • 26. اندازه موثر نمونه (Effective Sample Size – ESS)
  • 27. همبستگی بین نمونه ها (Autocorrelation)
  • 28. پدیده "burn-in"
  • 29. انتخاب پارامترهای الگوریتم
  • 30. تعداد تکرارها (Iterations)
  • 31. تعداد مراحل (Steps)
  • 32. اندازه گام (Step Size)
  • 33. تعداد مراحل انرژی (Number of Leapfrog Steps)
  • 34. تنظیم پارامترهای NUTS
  • 35. تنظیم خودکار پارامترها
  • 36. اهمیت تنظیم پارامترها
  • 37. تشخیص همگرایی
  • 38. نمودارهای trace (Trace Plots)
  • 39. نمودارهای خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
  • 40. آماره های گلمن- روبین (Gelman-Rubin Statistic)
  • 41. آماره های R-hat
  • 42. آماره های ESS
  • 43. آماره های واگرایی (Divergence Statistics)
  • 44. تفسیر نتایج همگرایی
  • 45. چه زمانی بگوییم که مدل همگرا شده است؟
  • 46. چه زمانی بگوییم که مدل همگرا نشده است؟
  • 47. راهکارهای بهبود همگرایی
  • 48. انتخاب توزیع های پیشین مناسب
  • 49. اهمیت توزیع های پیشین
  • 50. توزیع های پیشین ضعیف (Weakly Informative Priors)
  • 51. توزیع های پیشین غیر اطلاعاتی (Non-informative Priors)
  • 52. تاثیر توزیع های پیشین بر همگرایی
  • 53. انتخاب مدل مناسب
  • 54. پیچیدگی مدل
  • 55. اهمیت ساده سازی مدل
  • 56. استفاده از مدل های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 57. کاهش وابستگی بین پارامترها
  • 58. اهمیت مقیاس بندی متغیرها (Variable Scaling)
  • 59. اهمیت استفاده از پارامترهای مقیاس شده
  • 60. تکنیک های نمونه برداری پیشرفته
  • 61. نمونه برداری از طریق تبدیل (Reparameterization)
  • 62. اهمیت کاهش وابستگی
  • 63. استفاده از "shard" در Stan
  • 64. استفاده از "generated quantities" در Stan
  • 65. اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
  • 66. بررسی برازش مدل (Goodness-of-fit)
  • 67. بررسی پیش بینی های مدل (Posterior Predictive Checks – PPCs)
  • 68. تولید داده های مصنوعی
  • 69. مقایسه داده های واقعی با داده های مصنوعی
  • 70. تکنیک های پیشرفته اعتبارسنجی
  • 71. استفاده از مجموعه های آزمایشی (Test Sets)
  • 72. تفسیر نتایج PPCs
  • 73. اشکال زدایی (Debugging) مدل های Stan
  • 74. خطاهای نحوی (Syntax Errors)
  • 75. خطاهای منطقی (Logical Errors)
  • 76. خطاهای زمان اجرا (Runtime Errors)
  • 77. پیام های خطا در Stan
  • 78. نکات مهم در نگارش کد Stan
  • 79. استفاده از ساختارهای داده مناسب
  • 80. استفاده از توابع داخلی Stan
  • 81. استفاده از کامنت گذاری (Comments)
  • 82. مدیریت حافظه (Memory Management)
  • 83. استفاده از کامپایلر C++
  • 84. نکات امنیتی در اجرای MCMC
  • 85. حفظ حریم خصوصی داده ها
  • 86. امنیت کد
  • 87. مقایسه Stan با سایر نرم افزارهای MCMC
  • 88. JAGS
  • 89. BUGS
  • 90. PyMC3
  • 91. TensorFlow Probability
  • 92. مزایای Stan
  • 93. معایب Stan
  • 94. موارد استفاده رایج MCMC با Stan
  • 95. علوم اجتماعی
  • 96. علوم زیستی
  • 97. اقتصاد
  • 98. مهندسی
  • 99. علوم کامپیوتر
  • 100. یادگیری ماشین

📚 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 ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا