سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب انتخاب الگوریتم MCMC: رویکردی استراتژیک

کتاب انتخاب الگوریتم MCMC: رویکردی استراتژیک

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 انتخاب الگوریتم MCMC: رویکردی استراتژیک

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع الگوریتم‌های MCMC

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر MCMC
  • 2. چرا MCMC؟
  • 3. محدودیت های نمونه گیری دستی
  • 4. مفاهیم اساسی احتمال بیزی
  • 5. توزیع پیشین
  • 6. توزیع درستنمایی
  • 7. توزیع پسین
  • 8. قضیه بیز
  • 9. مشکلات نمونه گیری از توزیع های پیچیده
  • 10. نیاز به روش های نمونه گیری عددی
  • 11. معرفی الگوریتم های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 12. تعریف زنجیره مارکوف
  • 13. خواص زنجیره مارکوف
  • 14. جذب و ماندگاری در زنجیره مارکوف
  • 15. معرفی فضای حالت
  • 16. تعریف توزیع ایستای زنجیره مارکوف
  • 17. شرط تعادل دقیق (Detailed Balance)
  • 18. نظریه MCMC
  • 19. هدف اصلی MCMC: نمونه گیری از توزیع هدف
  • 20. توزیع هدف (Target Distribution)
  • 21. رابطه MCMC با توزیع هدف
  • 22. مفهوم "زنجیره" در MCMC
  • 23. مفهوم "مارکوف" در MCMC
  • 24. مفهوم "مونت کارلو" در MCMC
  • 25. چرا MCMC کارآمد است؟
  • 26. مزایای MCMC
  • 27. معایب MCMC
  • 28. سناریوهای کاربردی MCMC
  • 29. مدل سازی آماری
  • 30. یادگیری ماشین
  • 31. علوم مالی
  • 32. فیزیک آماری
  • 33. زیست شناسی محاسباتی
  • 34. مهندسی
  • 35. رویکردهای استراتژیک در انتخاب الگوریتم MCMC
  • 36. شناخت توزیع هدف
  • 37. ابعاد توزیع هدف
  • 38. شکل توزیع هدف
  • 39. پشتیبانی توزیع هدف
  • 40. پیچیدگی محاسباتی توزیع هدف
  • 41. قابلیت محاسبه تا ضریب نرمالیزاسیون (Normalizing Constant)
  • 42. قابلیت محاسبه تا ضریب نرمالیزاسیون (مشکلات)
  • 43. اهمیت نمونه گیری از توزیع پسین
  • 44. محدودیت های محاسباتی
  • 45. زمان و منابع موجود
  • 46. دقت مورد نیاز
  • 47. سرعت همگرایی مورد نیاز
  • 48. ویژگی های الگوریتم های MCMC
  • 49. سادگی پیاده سازی
  • 50. کارایی در ابعاد بالا
  • 51. توانایی عبور از قله های توزیع
  • 52. حساسیت به پارامترها
  • 53. نیاز به تنظیم پارامترها (Tuning)
  • 54. انواع الگوریتم های MCMC
  • 55. روش های نمونه گیری مستقل (Independent Samplers)
  • 56. توزیع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 57. قانون پذیرش (Acceptance Rule)
  • 58. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 59. مراحل الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 60. انتخاب توزیع پیشنهاد مناسب
  • 61. نکات کلیدی در Metropolis-Hastings
  • 62. مزایای Metropolis-Hastings
  • 63. معایب Metropolis-Hastings
  • 64. روش های نمونه گیری وابسته (Dependent Samplers)
  • 65. الگوریتم نمونه گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 66. شرایط استفاده از نمونه گیری گیبس
  • 67. مراحل نمونه گیری گیبس
  • 68. نمونه گیری از توزیع های شرطی
  • 69. نکات کلیدی در نمونه گیری گیبس
  • 70. مزایای نمونه گیری گیبس
  • 71. معایب نمونه گیری گیبس
  • 72. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 73. چه زمانی از کدام استفاده کنیم؟
  • 74. روش های MCMC پیشرفته
  • 75. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 76. مفهوم انرژی در HMC
  • 77. حرکت شبه-فیزیکی در HMC
  • 78. مراحل HMC
  • 79. مزایای HMC
  • 80. معایب HMC
  • 81. No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 82. تکامل HMC
  • 83. مزایای NUTS
  • 84. معایب NUTS
  • 85. Slice Sampling
  • 86. نحوه کار Slice Sampling
  • 87. مزایای Slice Sampling
  • 88. معایب Slice Sampling
  • 89. Dynamic Hamiltonian Monte Carlo (DHMC)
  • 90. Sequential Monte Carlo (SMC)
  • 91. کاربرد SMC
  • 92. مزایای SMC
  • 93. معایب SMC
  • 94. Markov Chain Neural Networks (MCNN)
  • 95. Deep Generative Models with MCMC
  • 96. انتخاب توزیع پیشنهاد در Metropolis-Hastings
  • 97. توزیع های پیشنهاد متقارن
  • 98. توزیع های پیشنهاد نامتقارن
  • 99. انتخاب عرض گام (Step Size)
  • 100. انتخاب توزیع پیشنهاد در Gibbs 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.