سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب درک و پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های آماری با توزیع‌های چندوجهی

کتاب درک و پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های آماری با توزیع‌های چندوجهی

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 درک و پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های آماری با توزیع‌های چندوجهی

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

موضوع میانی: مشکل نمونه‌گیری از توزیع‌های چندوجهی (Multimodal Distributions)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به مدل‌های آماری و توزیع‌های چندوجهی
  • 2. مقدمه به روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 3. چرا MCMC برای مدل‌های با توزیع‌های چندوجهی؟
  • 4. مفاهیم اساسی نظریه احتمال
  • 5. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال
  • 6. توزیع‌های گسسته و پیوسته
  • 7. توزیع‌های چندوجهی (Multinomial Distributions)
  • 8. کاربرد توزیع‌های چندوجهی در مدل‌سازی
  • 9. مفاهیم اساسی آمار
  • 10. برآورد بیشینه درست‌نمایی (Maximum Likelihood Estimation - MLE)
  • 11. برآورد بیزی (Bayesian Estimation)
  • 12. نظریه بیز و قضیه بیز
  • 13. احتمال پیشین (Prior Probability)
  • 14. احتمال پسین (Posterior Probability)
  • 15. تابع درست‌نمایی (Likelihood Function)
  • 16. انتگرال‌گیری بیزی و مسائل آن
  • 17. جبران‌ناپذیری انتگرال پسین
  • 18. نیاز به روش‌های عددی برای محاسبه انتگرال پسین
  • 19. مقدمه به روش‌های نمونه‌برداری
  • 20. نمونه‌برداری مستقیم (Direct Sampling)
  • 21. محدودیت‌های نمونه‌برداری مستقیم
  • 22. مقدمه به زنجیره‌های مارکوف
  • 23. تعریف زنجیره مارکوف
  • 24. ماتریس انتقال (Transition Matrix)
  • 25. حالت‌های پایدار (Stationary Distribution)
  • 26. نظریه زنجیره‌های مارکوف و ارتباط آن با MCMC
  • 27. مفاهیم اساسی MCMC
  • 28. هدف MCMC: نمونه‌برداری از توزیع پسین
  • 29. مکانیسم MCMC: ساخت یک زنجیره مارکوف با توزیع پایدار هدف
  • 30. الگوریتم‌های MCMC
  • 31. الگوریتم نمونه‌بردار گیبس (Gibbs Sampler)
  • 32. اصول نمونه‌بردار گیبس
  • 33. شرایط لازم برای استفاده از نمونه‌بردار گیبس
  • 34. پیاده‌سازی نمونه‌بردار گیبس
  • 35. مثال‌های کاربردی نمونه‌بردار گیبس
  • 36. مزایا و معایب نمونه‌بردار گیبس
  • 37. الگوریتم متروپلیس-هستینگز (Metropolis-Hastings Algorithm)
  • 38. اصول متروپلیس-هستینگز
  • 39. تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 40. نسبت پذیرش (Acceptance Ratio)
  • 41. پیاده‌سازی الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 42. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 43. مثال‌های کاربردی متروپلیس-هستینگز
  • 44. مزایا و معایب متروپلیس-هستینگز
  • 45. رابطه بین نمونه‌بردار گیبس و متروپلیس-هستینگز
  • 46. الگوریتم متروپلیس (Metropolis Algorithm) - حالت خاص هستینگز
  • 47. الگوریتم‌های MCMC پیشرفته‌تر
  • 48. الگوریتم هامیلتونی مونت کارلو (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
  • 49. اصول HMC
  • 50. حرکت در فضای پارامتر با استفاده از معادلات دینامیکی
  • 51. انرژی پتانسیل و انرژی جنبشی
  • 52. انتخاب گام زمانی و تعداد گام‌ها در HMC
  • 53. مزایا و معایب HMC
  • 54. پیاده‌سازی HMC
  • 55. الگوریتم نمونه‌برداری با تنش (Langevin Monte Carlo - LMC)
  • 56. اصول LMC
  • 57. استفاده از نویز گوسی برای حرکت در فضای پارامتر
  • 58. ارتباط LMC با HMC
  • 59. پیاده‌سازی LMC
  • 60. کاربرد MCMC در مدل‌های آماری
  • 61. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 62. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی (Bayesian Classification)
  • 63. مدل‌های خوشه‌بندی بیزی (Bayesian Clustering)
  • 64. مدل‌های سری زمانی بیزی (Bayesian Time Series Models)
  • 65. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی (Bayesian Hierarchical Models)
  • 66. مدل‌های اکتشافی داده (Exploratory Data Analysis - EDA) با MCMC
  • 67. مدل‌های با توزیع‌های چندوجهی
  • 68. مدل‌سازی داده‌های دسته‌بندی شده
  • 69. مدل‌های رگرسیون چندوجهی
  • 70. مدل‌های طبقه‌بندی چندوجهی
  • 71. مدل‌های پیش‌بینی با توزیع‌های چندوجهی
  • 72. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های با توزیع‌های چندوجهی
  • 73. انتخاب الگوریتم MCMC مناسب
  • 74. تعریف توزیع پیشین برای پارامترهای مدل چندوجهی
  • 75. تعریف تابع درست‌نمایی برای داده‌های چندوجهی
  • 76. پیاده‌سازی نمونه‌بردار گیبس برای مدل‌های چندوجهی
  • 77. پیاده‌سازی متروپلیس-هستینگز برای مدل‌های چندوجهی
  • 78. پیاده‌سازی HMC برای مدل‌های چندوجهی
  • 79. نرم‌افزارها و کتابخانه‌های MCMC
  • 80. زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python)
  • 81. کتابخانه PyMC3 / PyMC
  • 82. کتابخانه Stan (از طریق رابط پایتون)
  • 83. کتابخانه emcee
  • 84. زبان برنامه‌نویسی R
  • 85. بسته rstan
  • 86. بسته coda
  • 87. بسته JAGS
  • 88. زبان برنامه‌نویسی Julia
  • 89. بسته Turing.jl
  • 90. ارزیابی کیفیت زنجیره‌های MCMC
  • 91. همگرایی (Convergence)
  • 92. معیارهای همگرایی
  • 93. نمودارهای مسیر (Trace Plots)
  • 94. خودهمبستگی (Autocorrelation)
  • 95. تعداد موثر نمونه (Effective Sample Size - ESS)
  • 96. تست‌های همگرایی آماری (مانند Geyer's SAC-F test)
  • 97. تشخیص همگرایی بصری
  • 98. دوره‌های گرم کردن (Burn-in Period)
  • 99. تنظیم پارامترهای الگوریتم MCMC
  • 100. انتخاب تابع پیشنهاد در متروپلیس-هستینگز

📚 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.