MAPress
کتاب مدیریت همگرایی در اجرای Stan

کتاب مدیریت همگرایی در اجرای Stan

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 مدیریت همگرایی در اجرای 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 همگرایی در Stan
  • 2. مفهوم همگرایی در مدل های بیزی
  • 3. اهمیت همگرایی برای نتایج معتبر
  • 4. انواع مشکلات همگرایی در Stan
  • 5. تشخیص مشکلات همگرایی
  • 6. ابزارهای بصری برای تشخیص همگرایی
  • 7. نمودارهای Trace
  • 8. نمودارهای Kernel Density Estimate (KDE)
  • 9. نمودارهای Posterior Predictive Checks
  • 10. نمودارهای R-hat (Gelman-Rubin Statistic)
  • 11. نمودارهای Effective Sample Size (ESS)
  • 12. نمودارهای Autocorrelation
  • 13. تفسیر نمودارهای Trace
  • 14. تفسیر نمودارهای KDE
  • 15. تفسیر نمودارهای R-hat
  • 16. تفسیر نمودارهای ESS
  • 17. تفسیر نمودارهای Autocorrelation
  • 18. مقادیر بحرانی R-hat
  • 19. مقادیر بحرانی ESS
  • 20. چگونه R-hat بالا نشان دهنده مشکل است
  • 21. چگونه ESS پایین نشان دهنده مشکل است
  • 22. بررسی همگرایی برای هر پارامتر
  • 23. بررسی همگرایی برای توزیع های پیشین
  • 24. بررسی همگرایی برای توزیع های پسین
  • 25. روش های تجزیه و تحلیل پسین
  • 26. توزیع های حاشیه ای
  • 27. توزیع های شرطی
  • 28. توزیع های مشترک
  • 29. روش های نمونه گیری در Stan
  • 30. Gibbs Sampling
  • 31. Metropolis-Hastings
  • 32. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 33. No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 34. تفاوت HMC و NUTS
  • 35. نحوه کار HMC
  • 36. نحوه کار NUTS
  • 37. تنظیمات HMC و NUTS
  • 38. تعداد مراحل لگ (Leapfrog steps)
  • 39. اندازه گام (Step size)
  • 40. پارامترهای مربوط به NUTS
  • 41. تنظیمات پیش فرض Stan
  • 42. چگونه تنظیمات را تغییر دهیم
  • 43. تأثیر تنظیمات بر همگرایی
  • 44. چگونه تنظیمات نادرست باعث عدم همگرایی می شوند
  • 45. چگونه تنظیمات مناسب باعث همگرایی می شوند
  • 46. راهکارهای عملی برای بهبود همگرایی
  • 47. ساده سازی مدل
  • 48. کاهش تعداد پارامترها
  • 49. استفاده از مدل های شناخته شده
  • 50. انتخاب توزیع های پیشین مناسب
  • 51. توزیع های پیشین غیر اطلاعاتی
  • 52. توزیع های پیشین اطلاعاتی
  • 53. توزیع های پیشین با دقت بالا
  • 54. توزیع های پیشین با دقت پایین
  • 55. تأثیر انتخاب پیشین بر همگرایی
  • 56. استفاده از پارامترهای اولیه مناسب
  • 57. تنظیمات اولیه برای زنجیره ها
  • 58. تأثیر تنظیمات اولیه بر همگرایی
  • 59. مراحل اولیه (Warm-up / Burn-in)
  • 60. تنظیم طول مراحل اولیه
  • 61. تأثیر طول مراحل اولیه بر همگرایی
  • 62. استفاده از چندین زنجیره
  • 63. تعداد زنجیره های مورد نیاز
  • 64. استفاده از تنظیمات اولیه متفاوت برای زنجیره ها
  • 65. تأثیر استفاده از چندین زنجیره بر همگرایی
  • 66. تشخیص و رفع مشکلات رایج
  • 67. مدل های پیچیده
  • 68. مدل های با وابستگی بالا
  • 69. مدل های با فضای پارامتری ناهموار
  • 70. مدل های با نقاط قله های متعدد
  • 71. مدل های با توزیع های پسین کشیده
  • 72. راهکارهای خاص برای مشکلات رایج
  • 73. تنظیمات پیشرفته HMC/NUTS
  • 74. تنظیمات مربوط به انرژی پتانسیل
  • 75. تنظیمات مربوط به شتاب
  • 76. استفاده از reparameterization
  • 77. تکنیک های reparameterization
  • 78. تأثیر reparameterization بر همگرایی
  • 79. نمونه گیری از توزیع های پیشین (Prior Predictive Sampling)
  • 80. نمونه گیری از توزیع های پسین (Posterior Predictive Sampling)
  • 81. بررسی سازگاری مدل
  • 82. استفاده از داده های شبیه سازی شده
  • 83. تأثیر داده های شبیه سازی شده بر همگرایی
  • 84. استفاده از آمار خلاصه
  • 85. انتخاب آمار خلاصه مناسب
  • 86. تأثیر آمار خلاصه بر همگرایی
  • 87. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 88. روش های اعتبارسنجی متقابل
  • 89. تأثیر اعتبارسنجی متقابل بر همگرایی
  • 90. استفاده از ابزارهای خارجی
  • 91. بسته های R برای تجزیه و تحلیل همگرایی
  • 92. بسته های Python برای تجزیه و تحلیل همگرایی
  • 93. نرم افزارهای تخصصی
  • 94. چالش های همگرایی در مدل های خاص
  • 95. مدل های سری زمانی
  • 96. مدل های فضایی
  • 97. مدل های سلسله مراتبی
  • 98. مدل های شبکه ای
  • 99. مدل های رگرسیون لجستیک
  • 100. مدل های رگرسیون خطی

📚 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.