سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب از حدس تا استنتاج: نقش تابع گام در MCMC

کتاب از حدس تا استنتاج: نقش تابع گام در 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 از حدس تا استنتاج: نقش تابع گام در MCMC

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

موضوع میانی: انتخاب گام (Proposal Distribution)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر فرآیندهای تصادفی و زنجیره‌های مارکوف
  • 2. مفهوم تابع گام و اهمیت آن در شبیه‌سازی
  • 3. تعریف تابع گام در فضای حالت گسسته
  • 4. تعریف تابع گام در فضای حالت پیوسته
  • 5. ویژگی‌های کلیدی توابع گام
  • 6. ارتباط تابع گام با توزیع پایدار
  • 7. نمایش گرافیکی توابع گام
  • 8. مثال‌های ساده از توابع گام
  • 9. حل عددی معادلات تابع گام
  • 10. کاربرد تابع گام در نظریه احتمال
  • 11. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 12. اصول اساسی MCMC
  • 13. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 14. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 15. الگوریتم نمونه‌برداری گیبس
  • 16. نقش تابع گام در الگوریتم‌های MCMC
  • 17. چگونگی انتخاب تابع گام مناسب
  • 18. تأثیر تابع گام بر همگرایی الگوریتم
  • 19. بررسی همگرایی در MCMC
  • 20. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 21. روش‌های بصری برای بررسی همگرایی
  • 22. روش‌های آماری برای بررسی همگرایی
  • 23. همگرایی به توزیع هدف
  • 24. مشکلات همگرایی سریع و کند
  • 25. تشخیص چرخه در زنجیره‌های مارکوف
  • 26. حذف اثر دوره اولیه (Burn-in)
  • 27. نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 28. توزیع‌های پسین چندوجهی
  • 29. توزیع‌های شرطی و حاشیه‌ای
  • 30. تکنیک‌های پیشرفته در MCMC
  • 31. کاهش همبستگی نمونه‌ها
  • 32. روش‌های سریع‌تر برای همگرایی
  • 33. MCMC برای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 34. کاربرد MCMC در آمار بیزی
  • 35. تخمین پارامترها با MCMC
  • 36. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 37. اعتبارسنجی مدل با MCMC
  • 38. مثال‌های کاربردی MCMC در علوم
  • 39. شبیه‌سازی در فیزیک آماری
  • 40. تحلیل داده‌های زیستی با MCMC
  • 41. مدل‌سازی در اقتصاد با MCMC
  • 42. کاربرد MCMC در علوم کامپیوتر
  • 43. یادگیری ماشین با MCMC
  • 44. پردازش زبان طبیعی با MCMC
  • 45. بینایی ماشین با MCMC
  • 46. بهینه‌سازی با MCMC
  • 47. مقدمه‌ای بر حساب دیفرانسیل و انتگرال در فضای پیوسته
  • 48. مشتق و کاربردهای آن
  • 49. انتگرال و کاربردهای آن
  • 50. قضیه اساسی حساب دیفرانسیل و انتگرال
  • 51. توابع چند متغیره
  • 52. مشتقات جزئی و گرادیان
  • 53. قاعده زنجیره‌ای برای توابع چند متغیره
  • 54. انتگرال‌های چندگانه
  • 55. قضیه دیورژانس (قضیه گاوس)
  • 56. قضیه استوکس
  • 57. معادلات دیفرانسیل جزئی
  • 58. مقدمه‌ای بر جبر خطی و ماتریس‌ها
  • 59. بردارها و فضاهای برداری
  • 60. ماتریس‌ها و عملیات ماتریسی
  • 61. دترمینان و معکوس ماتریس
  • 62. مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 63. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 64. فضای پوچ و فضای ستونی
  • 65. کاربرد جبر خطی در MCMC
  • 66. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی عددی
  • 67. روش‌های گرادیان کاهشی
  • 68. روش‌های نیوتن و شبه‌نیوتن
  • 69. بهینه‌سازی کوادریک
  • 70. بهینه‌سازی مقید
  • 71. روش‌های نقطه درونی
  • 72. کاربرد بهینه‌سازی در انتخاب تابع گام
  • 73. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 74. فرآیندهای ایستا و ناایستا
  • 75. مدل‌های ARIMA
  • 76. مدل‌های GARCH
  • 77. تحلیل طیفی
  • 78. کاربرد سری‌های زمانی در MCMC
  • 79. تکنیک‌های بصری‌سازی داده‌ها
  • 80. نمودارهای پراکندگی
  • 81. هیستوگرام‌ها
  • 82. نمودارهای جعبه‌ای
  • 83. نمودارهای خطی
  • 84. نقشه‌برداری حرارتی
  • 85. تجسم زنجیره‌های مارکوف
  • 86. تجسم توزیع‌های هدف
  • 87. تجسم همگرایی
  • 88. تجسم خطاها و انحرافات
  • 89. مقدمه‌ای بر مباحث پیشرفته در MCMC
  • 90. MCMC موازی و توزیع شده
  • 91. روش‌های MCMC برای مسائل با بعد بالا
  • 92. MCMC برای داده‌های بزرگ
  • 93. روش‌های نمونه‌برداری از مدل‌های پیچیده
  • 94. معرفی نرم‌افزارها و کتابخانه‌های MCMC
  • 95. زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های آن
  • 96. کتابخانه SciPy برای MCMC
  • 97. کتابخانه PyMC3
  • 98. کتابخانه Stan
  • 99. کتابخانه TensorFlow Probability
  • 100. کاربرد عملی MCMC در حل مسائل واقعی

📚 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.