سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب روش‌های پیشرفته MCMC برای استنتاج تقریبی

کتاب روش‌های پیشرفته MCMC برای استنتاج تقریبی

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 روش‌های پیشرفته MCMC برای استنتاج تقریبی

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

موضوع میانی: استنتاج تقریبی بیزی (Approximate Bayesian Inference)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی نظری استنتاج تقریبی
  • 2. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 3. مفهوم فضای حالت و احتمال
  • 4. توزیع‌های احتمالی و توابع چگالی
  • 5. مفهوم استنتاج بیزی
  • 6. قضیه بیز و پارامترهای مدل
  • 7. انتخاب تابع پیشین (Prior) مناسب
  • 8. انتخاب تابع درست‌نمایی (Likelihood) مناسب
  • 9. تابع پسین (Posterior) و چالش‌های محاسبه آن
  • 10. مقدمه بر نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 11. روش نمونه‌گیری پذیرش-رد (Acceptance-Rejection Sampling)
  • 12. معایب روش پذیرش-رد
  • 13. روش نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
  • 14. معایب روش نمونه‌گیری اهمیت
  • 15. روش‌های زنجیره مارکوف (Markov Chains)
  • 16. مفهوم زنجیره مارکوف و فضای حالت
  • 17. زمان انتقال و ماتریس انتقال
  • 18. پایایی زنجیره مارکوف
  • 19. توزیع پایدار زنجیره مارکوف
  • 20. ارتباط توزیع پایدار با توزیع هدف
  • 21. ایده اصلی MCMC: ساخت زنجیره مارکوف با توزیع پایدار هدف
  • 22. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 23. طراحی تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 24. قانون پذیرش در Metropolis-Hastings
  • 25. مثال‌های ساده Metropolis-Hastings
  • 26. الگوریتم Metropolis
  • 27. حالت خاص Metropolis-Hastings
  • 28. معایب الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 29. روش زنجیره مارکوف مونت کارلو گیبس (Gibbs Sampling)
  • 30. مفهوم نمونه‌گیری شرطی
  • 31. نحوه پیاده‌سازی Gibbs Sampling
  • 32. شرایط لازم برای Gibbs Sampling
  • 33. مزایای Gibbs Sampling نسبت به Metropolis-Hastings
  • 34. معایب Gibbs Sampling
  • 35. نمونه‌گیری از توزیع‌های چندمتغیره
  • 36. کاربرد MCMC در مدل‌های آماری
  • 37. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) با MCMC
  • 38. مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models) با MCMC
  • 39. استنتاج پارامترها در مدل‌های پیچیده
  • 40. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها (Convergence Diagnostics)
  • 41. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 42. خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
  • 43. آماره‌ی هامیلتون (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
  • 44. مبانی فیزیکی HMC
  • 45. معادله حرکت هامیلتونی
  • 46. استفاده از گرادیان تابع پسین در HMC
  • 47. الگوریتم پیشنهادی در HMC (Leapfrog Integrator)
  • 48. مزایای HMC برای توزیع‌های با ابعاد بالا
  • 49. معایب HMC
  • 50. روش نمونه‌گیری از پله‌های متغیر (Variable Step Size Sampling)
  • 51. بهینه‌سازی پارامترهای HMC
  • 52. روش نمونه‌گیری از پله‌های متغیر با گرادیان (Gradient-Based MCMC)
  • 53. روش‌های MCMC مبتنی بر شبیه‌سازی دینامیکی
  • 54. استنتاج تقریب در مدل‌های احتمالاتی عمیق
  • 55. شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 56. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 57. روش‌های MCMC برای بهینه‌سازی (Optimization)
  • 58. استنتاج بیزی برای مدل‌های آماری پیچیده
  • 59. کالیبراسیون مدل‌ها با استفاده از MCMC
  • 60. شناسایی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 61. مقایسه روش‌های MCMC مختلف
  • 62. انتخاب الگوریتم MCMC مناسب برای مسئله
  • 63. نکات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 64. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌ها
  • 65. مدیریت حافظه و محاسبات در MCMC
  • 66. روش‌های موازی‌سازی در MCMC
  • 67. روش‌های MCMC متناظر (Coupled MCMC)
  • 68. روش‌های MCMC برای مدل‌های پویا
  • 69. کاربرد MCMC در علوم مالی
  • 70. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 71. کاربرد MCMC در پردازش سیگنال
  • 72. کاربرد MCMC در علوم مواد
  • 73. کاربرد MCMC در مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 74. روش‌های MCMC برای استنتاج علی (Causal Inference)
  • 75. استنتاج بیزی در مدل‌های ساختاری علی
  • 76. روش‌های MCMC برای مدل‌های استنتاجی
  • 77. روش‌های MCMC در بهینه‌سازی توزیع‌ها (Distribution Optimization)
  • 78. روش‌های MCMC برای مدل‌های غیرپارامتری
  • 79. استنتاج بیزی در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 80. مبانی نظری همگرایی در MCMC
  • 81. روش‌های MCMC با زمان‌بندی متغیر (Time-Varying MCMC)
  • 82. روش‌های MCMC با نمونه‌گیری از توزیع‌های متغیر
  • 83. استنتاج پارامترها در مدل‌های آماری با داده‌های پرت
  • 84. روش‌های MCMC برای مدل‌های آمیخته (Mixture Models)
  • 85. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 86. روش‌های MCMC برای مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 87. استنتاج در شبکه‌های بیزی با MCMC
  • 88. روش‌های MCMC برای مدل‌های مارکوف پنهان
  • 89. کاربرد MCMC در مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 90. روش‌های MCMC برای تحلیل داده‌های مکانی
  • 91. روش‌های MCMC برای مدل‌های بقا (Survival Models)
  • 92. استنتاج پارامترها در مدل‌های آماری با داده‌های گمشده
  • 93. روش‌های MCMC برای مدل‌های حالت-پنهان (Hidden State Models)
  • 94. کاربرد MCMC در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 95. روش‌های MCMC برای مدل‌های آماری با ابعاد بالا
  • 96. استنتاج بیزی برای مدل‌های پارامتریک و غیرپارامتیک
  • 97. روش‌های MCMC برای ارزیابی عدم قطعیت مدل
  • 98. کاربرد MCMC در مدل‌سازی ریسک

📚 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.