سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب NUTS: گامی مهم در پیشرفت روش‌های MCMC

کتاب NUTS: گامی مهم در پیشرفت روش‌های MCMC

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره NUTS: گامی مهم در پیشرفت روش‌های MCMC

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

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری از توزیع پسین
  • 2. مفاهیم کلیدی در زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 3. نظریه اساسی زنجیره‌های مارکوف
  • 4. فضای حالت و انتقال در زنجیره‌های مارکوف
  • 5. توزیع پایدار زنجیره‌های مارکوف
  • 6. همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 7. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو
  • 8. تولید اعداد تصادفی و شبیه‌سازی
  • 9. کاربرد روش‌های مونت کارلو در آمار
  • 10. اصول نمونه‌برداری از توزیع‌ها
  • 11. معرفی الگوریتم‌های MCMC
  • 12. الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 13. نحوه عملکرد الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 14. انتخاب تابع پیشنهاد در متروپولیس-هستینگز
  • 15. ارزیابی همگرایی در متروپولیس-هستینگز
  • 16. الگوریتم نمونه‌گیر گیبس
  • 17. نحوه عملکرد الگوریتم نمونه‌گیر گیبس
  • 18. کاربرد گیبس در مدل‌های بیزی
  • 19. مقایسه متروپولیس-هستینگز و گیبس
  • 20. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی
  • 21. قضیه بیز و استنباط بیزی
  • 22. توزیع پیشین و پسین
  • 23. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 24. مدل‌های خطی بیزی
  • 25. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 26. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 27. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 28. کاربرد NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 29. معرفی الگوریتم NUTS
  • 30. اصول دینامیک هامیلتونی در NUTS
  • 31. تبدیل مسئله نمونه‌برداری به مسئله دینامیکی
  • 32. معادله حرکت در دینامیک هامیلتونی
  • 33. پتانسیل انرژی و انرژی جنبشی
  • 34. زمان‌بندی گام در دینامیک هامیلتونی
  • 35. شبیه‌ساز نیمه‌انفجاری (Leapfrog Integrator)
  • 36. نحوه عملکرد شبیه‌ساز نیمه‌انفجاری
  • 37. تعدیل دینامیک هامیلتونی برای نمونه‌برداری
  • 38. مفهوم حجم ثابت در دینامیک هامیلتونی
  • 39. تکنیک انتشار (Trekking) در NUTS
  • 40. جستجوی دوطرفه در NUTS
  • 41. انتخاب جهت جستجو
  • 42. توقف جستجو در NUTS
  • 43. شرایط توقف جستجو
  • 44. نحوه تولید گام‌های نمونه‌برداری در NUTS
  • 45. تنظیم پارامترهای NUTS
  • 46. تنظیم گام زمانی (epsilon)
  • 47. تنظیم تعداد گام‌های انتشار (L)
  • 48. تنظیمات پیشرفته در NUTS
  • 49. انطباق NUTS با مدل‌های مختلف
  • 50. کاربرد NUTS در مدل‌های آماری پیچیده
  • 51. کاربرد NUTS در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 52. پیاده‌سازی NUTS
  • 53. کتابخانه‌های نرم‌افزاری برای NUTS
  • 54. نرم‌افزار Stan و کاربرد آن
  • 55. نرم‌افزار PyMC3 و کاربرد آن
  • 56. نرم‌افزار TensorFlow Probability و کاربرد آن
  • 57. مثال‌های عملی پیاده‌سازی NUTS
  • 58. مدل رگرسیون خطی با NUTS
  • 59. مدل طبقه‌بندی باینری با NUTS
  • 60. مدل خطی تعمیم‌یافته (GLM) با NUTS
  • 61. مدل‌های سری زمانی با NUTS
  • 62. مدل‌های فضایی با NUTS
  • 63. مدل‌های سلسله مراتبی با NUTS
  • 64. ارزیابی و تشخیص همگرایی در NUTS
  • 65. معیارهای تشخیص همگرایی (Gelman-Rubin)
  • 66. نمودارهای ردیابی (Trace Plots)
  • 67. نمودارهای چگالی (Density Plots)
  • 68. نمودارهای خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
  • 69. بررسی آماره‌های توصیفی نمونه‌ها
  • 70. تشخیص واگرایی و مشکلات در NUTS
  • 71. بهبود کارایی NUTS
  • 72. تنظیم خودکار پارامترها
  • 73. استفاده از روش‌های موازی‌سازی
  • 74. نکات کاربردی در استفاده از NUTS
  • 75. انتخاب توزیع پیشین مناسب در چارچوب اسلامی
  • 76. تفسیر نتایج حاصل از NUTS در چارچوب علمی
  • 77. مقایسه NUTS با سایر الگوریتم‌های MCMC
  • 78. مزایای NUTS نسبت به الگوریتم‌های سنتی
  • 79. محدودیت‌های NUTS
  • 80. موارد استفاده پیشرفته از NUTS
  • 81. کاربرد NUTS در اقتصاد اسلامی
  • 82. کاربرد NUTS در علوم زیستی
  • 83. کاربرد NUTS در مهندسی
  • 84. کاربرد NUTS در پژوهش‌های اجتماعی
  • 85. آینده روش‌های MCMC و NUTS
  • 86. نتیجه‌گیری از کاربرد NUTS در پیشرفت روش‌های MCMC

📚 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.