کتاب MCMC و توزیع پسین: یک پیوند حیاتی

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 MCMC و توزیع پسین: یک پیوند حیاتی

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

موضوع میانی: توزیع پسین (Posterior Distribution)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. اصول احتمال شرطی و قضیه بیز
  • 3. مفهوم توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 4. مفهوم توزیع پیشین (Prior Distribution)
  • 5. مفهوم تابع درست‌نمایی (Likelihood Function)
  • 6. اهمیت توزیع پسین در استنتاج بیزی
  • 7. الگوریتم‌های نمونه‌برداری در MCMC
  • 8. نیاز به نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 9. محدودیت‌های روش‌های تحلیلی برای توزیع پسین
  • 10. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 11. تأثیر توزیع پیشین بر توزیع پسین
  • 12. توزیع‌های پیشین غیرمطلع (Non-informative Priors)
  • 13. توزیع‌های پیشین مطلع (Informative Priors)
  • 14. روش‌های انتخاب توزیع پیشین در عمل
  • 15. مبانی زنجیره مارکوف
  • 16. خواص زنجیره مارکوف
  • 17. حالات گذار در زنجیره مارکوف
  • 18. توزیع پایدار زنجیره مارکوف
  • 19. ارتباط زنجیره مارکوف با MCMC
  • 20. الگوریتم متروپلیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 21. مراحل الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 22. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Function)
  • 23. مفهوم نسبت پذیرش (Acceptance Ratio)
  • 24. بهینه‌سازی تابع پیشنهاد
  • 25. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 26. مراحل الگوریتم نمونه‌گیری گیبس
  • 27. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 28. کاربرد نمونه‌گیری گیبس در مدل‌های پیچیده
  • 29. مقایسه متروپلیس-هستینگز و نمونه‌گیری گیبس
  • 30. الگوریتم‌های MCMC پیشرفته
  • 31. MCMC در فضای پارامترهای با ابعاد بالا
  • 32. تکنیک‌های کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 33. اهمیت واریانس نمونه‌گیری
  • 34. روش‌های تسریع همگرایی در MCMC
  • 35. تشخیص همگرایی زنجیره مارکوف
  • 36. معیارهای بصری تشخیص همگرایی
  • 37. آزمون گلمن-ریوباک (Gelman-Rubin Diagnostic)
  • 38. آزمون هِیوِرت (Heidelberger-Welch Diagnostic)
  • 39. اهمیت همگرایی برای استنتاج معتبر
  • 40. کاربردهای MCMC در علوم مختلف
  • 41. کاربرد MCMC در آمار بیزی
  • 42. مدل‌سازی آماری با MCMC
  • 43. تخمین پارامترها با MCMC
  • 44. استنتاج در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 45. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 46. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 47. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 48. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 49. یادگیری پارامترهای HMM با MCMC
  • 50. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 51. تحلیل سری‌های زمانی با رویکرد بیزی
  • 52. مدل‌سازی ریسک اعتباری با MCMC
  • 53. تحلیل داده‌های زیستی و ژنتیکی
  • 54. کاربرد MCMC در فیزیک و مهندسی
  • 55. شبیه‌سازی سیستم‌های فیزیکی پیچیده
  • 56. بهینه‌سازی در مسائل مهندسی
  • 57. مدل‌سازی رفتار مواد
  • 58. کاربرد MCMC در اقتصاد و مالی
  • 59. مدل‌سازی پرتفوی سهام
  • 60. تخمین ریسک در بازارهای مالی
  • 61. تحلیل سری‌های زمانی اقتصادی
  • 62. مبانی نظری MCMC
  • 63. قضیه ارگودیسیته (Ergodicity)
  • 64. همگرایی توزیعی زنجیره‌های مارکوف
  • 65. قضیه حد مرکزی برای MCMC
  • 66. اهمیت نمونه‌گیری مستقل و یکنواخت
  • 67. ملاحظات محاسباتی در MCMC
  • 68. هزینه محاسباتی نمونه‌گیری
  • 69. بهبود کارایی الگوریتم‌ها
  • 70. استفاده از سخت‌افزارهای موازی
  • 71. مدیریت حافظه در MCMC
  • 72. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 73. اندازه‌گیری کارایی نمونه‌گیری (Effective Sample Size)
  • 74. همبستگی بین نمونه‌ها
  • 75. تأثیر زمان واکشی (Autocorrelation Time)
  • 76. روش‌های اصلاح همبستگی
  • 77. پیاده‌سازی MCMC با نرم‌افزار
  • 78. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 79. کتابخانه‌های مرتبط با MCMC در پایتون
  • 80. استفاده از کتابخانه NumPy
  • 81. استفاده از کتابخانه SciPy
  • 82. کتابخانه‌های تخصصی MCMC (مانند PyMC3)
  • 83. مثال‌های عملی پیاده‌سازی MCMC
  • 84. پیاده‌سازی متروپلیس-هستینگز برای یک توزیع ساده
  • 85. پیاده‌سازی نمونه‌گیری گیبس برای مدل رگرسیون خطی بیزی
  • 86. تحلیل نتایج MCMC در عمل
  • 87. تفسیر نمودارهای همگرایی
  • 88. گزارش‌دهی نتایج استنتاج بیزی
  • 89. محدودیت‌های MCMC
  • 90. محدودیت‌های زمانی و محاسباتی
  • 91. مشکلات همگرایی در مدل‌های پیچیده
  • 92. نیاز به دانش تخصصی برای پیاده‌سازی
  • 93. جایگزین‌های MCMC
  • 94. روش‌های نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
  • 95. روش‌های کوانتیزاسیون (Variational Inference)
  • 96. روش‌های مبتنی بر بهینه‌سازی
  • 97. مقایسه MCMC با روش‌های جایگزین
  • 98. انتخاب روش مناسب برای مسائل مختلف
  • 99. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده MCMC
  • 100. اهمیت MCMC در پژوهش‌های نوین

📚 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.