کتاب چالش‌های تنظیم پارامتر در MCMC و راهکارهای عملی

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 چالش‌های تنظیم پارامتر در MCMC و راهکارهای عملی

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

موضوع میانی: انتخاب پارامترهای الگوریتم (Parameter Tuning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر روش های نمونه گیری زنجیره مارکوف مونت کارلو
  • 2. مفاهیم پایه ای زنجیره مارکوف
  • 3. فرایندهای تصادفی و توزیع های احتمال
  • 4. مفهوم تعادل در زنجیره های مارکوف
  • 5. ماتریس انتقال و خواص آن
  • 6. انواع زنجیره های مارکوف
  • 7. مقدمه ای بر شبیه سازی مونت کارلو
  • 8. کاربرد شبیه سازی مونت کارلو در آمار
  • 9. مفهوم نمونه گیری
  • 10. انواع روش های نمونه گیری
  • 11. مقدمه ای بر MCMC
  • 12. مزایا و معایب MCMC
  • 13. الگوریتم های اصلی MCMC
  • 14. نمونه گیری از توزیع هدف
  • 15. مفهوم تابع درست نمایی
  • 16. توزیع پسین و پیشین
  • 17. قضیه بیز
  • 18. مقدمه ای بر توزیع های شرطی
  • 19. قاعده ضرب در احتمال
  • 20. قاعده جمع در احتمال
  • 21. توزیع های چند متغیره
  • 22. کوواریانس و همبستگی
  • 23. مقدمه ای بر توزیع گوسی
  • 24. توزیع گوسی چند متغیره
  • 25. مفهوم تابع چگالی احتمال
  • 26. انتگرال گیری عددی
  • 27. روش های برون یابی
  • 28. روش های درون یابی
  • 29. مقدمه ای بر الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 30. مراحل الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 31. انتخاب تابع پیشنهاد در متروپلیس-هستینگز
  • 32. مفهوم نرخ پذیرش
  • 33. تاثیر تابع پیشنهاد بر همگرایی
  • 34. الگوریتم متروپلیس
  • 35. تفاوت متروپلیس و متروپلیس-هستینگز
  • 36. مقدمه ای بر الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 37. مراحل الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 38. نمونه گیری شرطی در گیبس سمپلینگ
  • 39. کاربرد گیبس سمپلینگ در مدل های پیچیده
  • 40. مزایای گیبس سمپلینگ
  • 41. معایب گیبس سمپلینگ
  • 42. همگرایی در MCMC
  • 43. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 44. تحلیل همگرایی با استفاده از نمودارها
  • 45. تحلیل همگرایی با استفاده از آماره های ران
  • 46. مدل های خطی تعمیم یافته (GLM)
  • 47. کاربرد MCMC در GLM
  • 48. مدل های سلسله مراتبی
  • 49. کاربرد MCMC در مدل های سلسله مراتبی
  • 50. شبکه های بیزی
  • 51. کاربرد MCMC در شبکه های بیزی
  • 52. مدل های سری زمانی
  • 53. کاربرد MCMC در مدل های سری زمانی
  • 54. مقدمه ای بر بهینه سازی بیزی
  • 55. کاربرد MCMC در بهینه سازی بیزی
  • 56. تنظیم پارامترهای مدل
  • 57. مفهوم پارامترهای مجهول
  • 58. توزیع پیشین پارامترها
  • 59. توزیع پسین پارامترها
  • 60. تنظیم پارامترهای مدل های آماری
  • 61. چالش های تنظیم پارامتر
  • 62. روش های اکتشافی تنظیم پارامتر
  • 63. روش های سیستمانه تنظیم پارامتر
  • 64. تنظیم پارامتر در مدل های پیچیده
  • 65. تاثیر انتخاب پیشین بر نتایج
  • 66. بررسی حساسیت نتایج به پیشین
  • 67. تنظیم پارامتر در مدل های یادگیری ماشین
  • 68. تنظیم ابرپارامترها
  • 69. کاربرد MCMC در تنظیم ابرپارامترها
  • 70. ارزیابی مدل بر اساس پارامترهای تنظیم شده
  • 71. مدل سازی عدم قطعیت
  • 72. کواریانس پسین پارامترها
  • 73. بازه های اطمینان بیزی
  • 74. کاربرد MCMC در مدل سازی عدم قطعیت
  • 75. شبیه سازی های پسین
  • 76. تحلیل نتایج شبیه سازی های پسین
  • 77. مقدمه ای بر روش های موازی سازی MCMC
  • 78. مزایای موازی سازی
  • 79. چالش های موازی سازی
  • 80. روش های موازی سازی مبتنی بر داده
  • 81. روش های موازی سازی مبتنی بر مدل
  • 82. پیاده سازی MCMC با زبان های برنامه نویسی
  • 83. کتابخانه های MCMC در پایتون
  • 84. کتابخانه های MCMC در R
  • 85. کتابخانه های MCMC در Julia
  • 86. مثال های عملی از کاربرد MCMC
  • 87. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 88. کاربرد MCMC در علوم مالی
  • 89. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 90. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 91. مطالعات موردی در MCMC
  • 92. نکات پیشرفته در MCMC
  • 93. روش های نمونه گیری با اهمیت
  • 94. نمونه گیری با اهمیت برای توزیع های پیچیده
  • 95. روش های MCMC پیشرفته
  • 96. کاربرد MCMC در استنتاج علی
  • 97. مقدمه ای بر دینامیک سیالات محاسباتی (CFD)
  • 98. کاربرد MCMC در CFD
  • 99. مقدمه ای بر تحلیل داده های بزرگ
  • 100. کاربرد MCMC در تحلیل داده های بزرگ

📚 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.