کتاب پیچیدگی در الگوریتم‌های MCMC نمونه‌گیری با ضربه

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 پیچیدگی در الگوریتم‌های MCMC نمونه‌گیری با ضربه

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

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری با ضربه
  • 2. مفاهیم اساسی زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فضاهای حالت گسسته
  • 4. فضاهای حالت پیوسته
  • 5. انتقال حالت و ماتریس انتقال
  • 6. تعادل در زنجیره‌های مارکوف
  • 7. مفهوم حالت پایدار
  • 8. روش‌های یافتن حالت پایدار
  • 9. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو
  • 10. اصول نمونه‌گیری مونت کارلو
  • 11. کاربرد نمونه‌گیری مونت کارلو
  • 12. محدودیت‌های نمونه‌گیری مونت کارلو
  • 13. نیاز به روش‌های پیشرفته‌تر
  • 14. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 15. اصول الگوریتم‌های MCMC
  • 16. تفاوت MCMC با نمونه‌گیری مونت کارلو ساده
  • 17. هدف اصلی الگوریتم‌های MCMC
  • 18. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 19. مشکل توزیع‌های با ابعاد بالا
  • 20. مشکل نرمالیزاسیون توزیع‌ها
  • 21. راه حل MCMC برای این مشکلات
  • 22. مفهوم حالت گذار (Transient State)
  • 23. مفهوم حالت جذب (Absorbing State)
  • 24. مفهوم زنجیره‌های مارکوف برگشت‌پذیر
  • 25. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری با ضربه (Gibbs Sampling)
  • 26. اصول اولیه نمونه‌گیری با ضربه
  • 27. الگوریتم نمونه‌گیری با ضربه
  • 28. مراحل اجرای نمونه‌گیری با ضربه
  • 29. مثال ساده نمونه‌گیری با ضربه
  • 30. شرایط لازم برای نمونه‌گیری با ضربه
  • 31. مفهوم توزیع شرطی کامل (Full Conditional Distribution)
  • 32. نحوه استخراج توزیع‌های شرطی کامل
  • 33. چالش‌های یافتن توزیع‌های شرطی کامل
  • 34. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 35. شرط همگرایی نمونه‌گیری با ضربه
  • 36. مسائل مربوط به همگرایی
  • 37. روش‌های ارزیابی همگرایی
  • 38. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 39. تابع خودهمبستگی (Autocorrelation Function)
  • 40. معیارهای کمی همگرایی
  • 41. نمونه‌گیری با ضربه برای مدل‌های آماری
  • 42. مدل‌های رگرسیونی با استفاده از MCMC
  • 43. مدل‌های طبقه‌بندی با استفاده از MCMC
  • 44. مدل‌های سری زمانی با استفاده از MCMC
  • 45. کاربرد نمونه‌گیری با ضربه در آمار بیزی
  • 46. استنتاج بیزی با استفاده از MCMC
  • 47. تعریف پیشین و پسین در آمار بیزی
  • 48. توزیع پسین به عنوان هدف نمونه‌گیری
  • 49. مزایای استفاده از MCMC در استنتاج بیزی
  • 50. محدودیت‌های نمونه‌گیری با ضربه
  • 51. مشکلات در مدل‌های پیچیده
  • 52. مشکلات در داده‌های بزرگ
  • 53. مشکلات در انتخاب پارامترهای اولیه
  • 54. روش‌های بهبود نمونه‌گیری با ضربه
  • 55. استفاده از پارامترهای اولیه بهتر
  • 56. تنظیم گام‌های نمونه‌گیری
  • 57. استفاده از روش‌های ترکیب زنجیره‌ها
  • 58. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری با ضربه در ابعاد بالا
  • 59. چالش‌های نمونه‌گیری با ضربه در ابعاد بالا
  • 60. راهکارهای مواجهه با ابعاد بالا
  • 61. نمونه‌گیری با ضربه برای مدل‌های گرافیکی
  • 62. مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 63. کاربرد MCMC در مدل‌های گرافیکی
  • 64. نمونه‌گیری با ضربه برای مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 65. مقدمه‌ای بر مدل‌های پنهان مارکوف
  • 66. کاربرد MCMC در تخمین پارامترهای HMM
  • 67. نمونه‌گیری با ضربه برای مدل‌های سری زمانی پیچیده
  • 68. مدل‌های اقتصادسنجی با استفاده از MCMC
  • 69. مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از MCMC
  • 70. کاربرد MCMC در شبکه‌های عصبی بیزی
  • 71. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بیزی
  • 72. استنتاج بیزی در شبکه‌های عصبی
  • 73. نمونه‌گیری با ضربه در مدل‌های موضوعی (Topic Models)
  • 74. مدل‌های موضوعی مانند LDA
  • 75. کاربرد MCMC در استنتاج مدل‌های موضوعی
  • 76. بهینه‌سازی پارامترهای MCMC
  • 77. تنظیم نرخ پذیرش (Acceptance Rate)
  • 78. تنظیم اندازه گام (Step Size)
  • 79. روش‌های مبتنی بر بهینه‌سازی
  • 80. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 81. شاخص‌های ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 82. مقایسه روش‌های مختلف MCMC
  • 83. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 84. کاربرد MCMC در فیزیک
  • 85. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 86. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 87. استانداردهای نرم‌افزاری برای MCMC
  • 88. کتابخانه‌های رایج MCMC
  • 89. پیاده‌سازی سفارشی الگوریتم‌های MCMC
  • 90. ملاحظات محاسباتی در MCMC
  • 91. موازی‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 92. محاسبات توزیع‌شده برای MCMC
  • 93. نکات پیشرفته در نمونه‌گیری با ضربه
  • 94. ترکیب نمونه‌گیرها (Ensemble MCMC)
  • 95. نمونه‌گیری با ضربه با پارامترهای متغیر
  • 96. روش‌های بهبود کارایی MCMC
  • 97. مقایسه MCMC با روش‌های تقریبی دیگر
  • 98. مقدمه‌ای بر روش‌های جایگزین MCMC
  • 99. شبکه‌های عصبی مولد (GANs)
  • 100. روش‌های تقریبی بیزی

📚 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.