سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Gibbs Sampling: تسلط بر یکی از مهم‌ترین روش‌های MCMC

کتاب Gibbs Sampling: تسلط بر یکی از مهم‌ترین 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 Gibbs Sampling: تسلط بر یکی از مهم‌ترین روش‌های MCMC

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

موضوع میانی: Gibbs Sampling

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی نمونه‌گیری گیبس
  • 2. توزیع احتمال شرطی و حاشیه‌ای
  • 3. مفهوم زنجیره مارکوف
  • 4. ساختار مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 5. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 6. نیاز به روش‌های MCMC
  • 7. کاهش ابعاد در مدل‌های پیچیده
  • 8. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 9. مفهوم نمونه‌گیری گیبس
  • 10. تاریخچه و توسعه نمونه‌گیری گیبس
  • 11. کاربرد نمونه‌گیری گیبس در آمار بیزی
  • 12. مبانی استنتاج بیزی
  • 13. قضیه بیز
  • 14. توزیع پیشین و پسین
  • 15. میانگین پسین و مد پسین
  • 16. واریانس پسین
  • 17. نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 18. توزیع‌های شرطی در نمونه‌گیری گیبس
  • 19. توزیع‌های نرمال چندمتغیره
  • 20. ماتریس کوواریانس
  • 21. توزیع‌های گاما و بتا
  • 22. توزیع‌های پواسون و دوجمله‌ای
  • 23. توزیع‌های نمایی و هندسی
  • 24. توزیع‌های کای‌دو و t استیودنت
  • 25. توزیع‌های فراوانی
  • 26. مفهوم تکرارپذیری در نمونه‌گیری گیبس
  • 27. نحوه تولید نمونه‌های اولیه
  • 28. تأثیر نمونه‌های اولیه بر همگرایی
  • 29. روش‌های تشخیص همگرایی
  • 30. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 31. آمار خلاصه‌کننده (Summaries)
  • 32. معیارهای کمی همگرایی
  • 33. روش گلمن-روبین (Gelman-Rubin)
  • 34. روش هِیلتون (Heidelberger-Welch)
  • 35. روش راپرت-کَری-کارو (Raftery-Lewis)
  • 36. تنظیم پارامترهای مدل
  • 37. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 38. تأثیر انتخاب توزیع پیشین
  • 39. توزیع‌های پیشین غیرمطلع (Non-informative Priors)
  • 40. توزیع‌های پیشین مطلع (Informative Priors)
  • 41. توزیع‌های پیشین پیش‌گیر (Conjugate Priors)
  • 42. مزایای توزیع‌های پیشین پیش‌گیر
  • 43. معایب توزیع‌های پیشین پیش‌گیر
  • 44. پیاده‌سازی نمونه‌گیری گیبس در پایتون
  • 45. کتابخانه‌های آماری پایتون
  • 46. کتابخانه SciPy
  • 47. کتابخانه NumPy
  • 48. کتابخانه Statsmodels
  • 49. نرم‌افزار R
  • 50. کتابخانه rstan
  • 51. کتابخانه JAGS
  • 52. کتابخانه Stan
  • 53. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • 54. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 55. مدل‌های رگرسیون پواسون
  • 56. کاربرد نمونه‌گیری گیبس در مدل‌های خطی
  • 57. کاربرد نمونه‌گیری گیبس در مدل‌های غیرخطی
  • 58. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 59. مزایای مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 60. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی با نمونه‌گیری گیبس
  • 61. مدل‌های مکانی (Spatial Models)
  • 62. مدل‌های زمانی (Temporal Models)
  • 63. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 64. مدل‌های پنهان مارکوف (HMMs)
  • 65. کاربرد HMMs در پردازش سیگنال
  • 66. کاربرد HMMs در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 67. کاربرد نمونه‌گیری گیبس در یادگیری ماشین
  • 68. طبقه‌بندی بیزی
  • 69. خوشه‌بندی بیزی
  • 70. مدل‌های پنهان دیریکله (LDA)
  • 71. کاربرد LDA در موضوع‌یابی اسناد
  • 72. سیستم‌های توصیه‌گر بیزی
  • 73. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 74. تنظیم هایپرپارامترها
  • 75. روش‌های اعتبارسنجی مدل
  • 76. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 77. اعتبارسنجی بیزی
  • 78. ارزیابی عملکرد مدل
  • 79. شاخص‌های ارزیابی مدل
  • 80. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 81. دقت (Accuracy)
  • 82. صحت (Precision)
  • 83. بازیابی (Recall)
  • 84. امتیاز F1
  • 85. تفسیر نتایج نمونه‌گیری گیبس
  • 86. ارائه نتایج در قالب گزارش
  • 87. تصویرسازی نتایج
  • 88. محدودیت‌های نمونه‌گیری گیبس
  • 89. مشکلات همگرایی
  • 90. زمان محاسباتی بالا
  • 91. پیچیدگی پیاده‌سازی برای مدل‌های خاص
  • 92. روش‌های جایگزین MCMC
  • 93. نمونه‌گیری از طریق نمونه‌گیری نمونه (Metropolis-Hastings)
  • 94. مقایسه نمونه‌گیری گیبس و Metropolis-Hastings
  • 95. روش‌های نمونه‌گیری مبتنی بر گرادیان
  • 96. روش‌های نمونه‌گیری با استفاده از شبیه‌سازهای موازی
  • 97. کاربردهای پیشرفته نمونه‌گیری گیبس
  • 98. مدل‌سازی آماری در علوم اجتماعی
  • 99. مدل‌سازی آماری در علوم پزشکی
  • 100. مدل‌سازی آماری در علوم اقتصادی

📚 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.