سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ارزیابی پیچیدگی الگوریتم‌های MCMC در عمل

کتاب ارزیابی پیچیدگی الگوریتم‌های MCMC در عمل

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 ارزیابی پیچیدگی الگوریتم‌های MCMC در عمل

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

موضوع میانی: مسائل مربوط به پیچیدگی محاسباتی (Computational Complexity)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر MCMC
  • 2. مبانی احتمالات و آمار
  • 3. مفهوم مدل های احتمالی
  • 4. نمونه برداری از توزیع ها
  • 5. نیاز به MCMC
  • 6. کاربردهای MCMC
  • 7. محدودیت های نمونه برداری مستقیم
  • 8. معرفی روش های MCMC
  • 9. هدف MCMC
  • 10. مبانی زنجیره مارکوف
  • 11. تعریف زنجیره مارکوف
  • 12. ماتریس انتقال
  • 13. حالات ایستا
  • 14. همگرایی به حالت ایستا
  • 15. مفهوم توزیع هدف
  • 16. ارتباط MCMC با توزیع هدف
  • 17. ایجاد زنجیره مارکوف با توزیع هدف به عنوان حالت ایستا
  • 18. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 19. مفهوم پیشنهاد توزیع
  • 20. تابع احتمال شرطی
  • 21. قانون پذیرش
  • 22. مراحل الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 23. مثال ساده Metropolis-Hastings
  • 24. پیاده سازی Metropolis-Hastings
  • 25. ماتریس کوواریانس پیشنهاد
  • 26. انتخاب پیشنهاد توزیع مناسب
  • 27. تنظیم نسبت پذیرش
  • 28. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 29. مفهوم نمونه برداری شرطی
  • 30. نمونه برداری از توزیع های حاشیه ای
  • 31. مراحل الگوریتم Gibbs Sampling
  • 32. مثال ساده Gibbs Sampling
  • 33. پیاده سازی Gibbs Sampling
  • 34. شرایط لازم برای Gibbs Sampling
  • 35. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 36. مزایا و معایب هر کدام
  • 37. چه زمانی از کدام استفاده کنیم
  • 38. معیارهای ارزیابی الگوریتم های MCMC
  • 39. همگرایی
  • 40. مفهوم همگرایی
  • 41. نمودارهای زمان اجرا
  • 42. نمودارهای خودهمبستگی
  • 43. آزمون های همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 44. کارایی
  • 45. مفهوم کارایی
  • 46. نرخ پذیرش
  • 47. اندازه گام (step size)
  • 48. اثر نمونه گیری (Effective Sample Size - ESS)
  • 49. محاسبه ESS
  • 50. تفسیر ESS
  • 51. منابع محاسباتی
  • 52. زمان اجرا
  • 53. حافظه مورد نیاز
  • 54. پیچیدگی محاسباتی
  • 55. روش های بهبود کارایی MCMC
  • 56. تکنیک های نمونه برداری بهتر
  • 57. نمونه برداری از نواحی با احتمال بالا
  • 58. نمونه برداری از نواحی با احتمال پایین
  • 59. نمونه برداری از نواحی متصل
  • 60. نمونه برداری از نواحی مجزا
  • 61. روش های ترکیب زنجیره ها
  • 62. ترکیب زنجیره های مختلف
  • 63. استفاده از چندین زنجیره
  • 64. مقایسه نتایج زنجیره های مختلف
  • 65. روش های موازی سازی
  • 66. پیاده سازی موازی MCMC
  • 67. استفاده از پردازنده های چند هسته ای
  • 68. استفاده از GPU
  • 69. تکنیک های پیشرفته MCMC
  • 70. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 71. مفهوم انرژی پتانسیل
  • 72. مفهوم انرژی جنبشی
  • 73. معادلات حرکت نیوتن
  • 74. نمونه برداری از توزیع های پیچیده
  • 75. مزایای HMC
  • 76. معایب HMC
  • 77. پیاده سازی HMC
  • 78. No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 79. تکامل HMC
  • 80. بهبود کارایی HMC
  • 81. کاربرد NUTS
  • 82. Stochastic Gradient Langevin Dynamics (SGLD)
  • 83. کاربرد در یادگیری ماشین
  • 84. مفهوم گرادیان تصادفی
  • 85. ترکیب Langevin Dynamics با گرادیان تصادفی
  • 86. مزایای SGLD
  • 87. معایب SGLD
  • 88. پیاده سازی SGLD
  • 89. Tempering (Annealing)
  • 90. مفهوم دمای مجازی
  • 91. نمونه برداری از توزیع های چندوجهی
  • 92. گرم کردن توزیع
  • 93. سرد کردن توزیع
  • 94. ترکیب نتایج
  • 95. کاربرد در بهینه سازی
  • 96. Slice Sampling
  • 97. مفهوم برش (slice)
  • 98. نمونه برداری از هیستوگرام
  • 99. مزایای Slice Sampling
  • 100. معایب Slice Sampling

📚 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.