سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب نرم‌افزارهای کلیدی برای نمونه‌گیری MCMC در آمار بیزی

کتاب نرم‌افزارهای کلیدی برای نمونه‌گیری MCMC در آمار بیزی

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 نرم‌افزارهای کلیدی برای نمونه‌گیری MCMC در آمار بیزی

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

موضوع میانی: بسته‌های نرم‌افزاری برای MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری MCMC و آمار بیزی
  • 2. مفاهیم پایه آمار بیزی
  • 3. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 4. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 5. فرآیندهای مارکوف در زمان گسسته
  • 6. فرآیندهای مارکوف در زمان پیوسته
  • 7. مفهوم حالت پایدار در زنجیره‌های مارکوف
  • 8. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 9. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 10. پیاده‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 11. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 12. پیاده‌سازی الگوریتم Gibbs Sampling
  • 13. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 14. نکات مهم در انتخاب الگوریتم MCMC
  • 15. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 16. معیارهای تشخیص همگرایی
  • 17. روش‌های تشخیص همگرایی بصری
  • 18. روش‌های آماری تشخیص همگرایی
  • 19. تکرارپذیری (R-hat)
  • 20. کاهش واریانس در MCMC
  • 21. تکنیک‌های کاهش واریانس
  • 22. نمونه‌گیری از خانواده توزیع‌های نرمال
  • 23. نمونه‌گیری از توزیع‌های گاما
  • 24. نمونه‌گیری از توزیع‌های بتا
  • 25. نمونه‌گیری از توزیع‌های کای‌دو
  • 26. نمونه‌گیری از توزیع‌های t-student
  • 27. نمونه‌گیری از توزیع‌های توجیهی
  • 28. توزیع‌های پیشین مناسب در آمار بیزی
  • 29. انتخاب توزیع پیشین قوی (Conjugate Priors)
  • 30. پیاده‌سازی توزیع‌های پیشین قوی
  • 31. توزیع‌های پیشین غیرقوی
  • 32. مدل‌سازی رگرسیون خطی بیزی
  • 33. تفسیر نتایج رگرسیون خطی بیزی
  • 34. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی
  • 35. تفسیر نتایج رگرسیون لجستیک بیزی
  • 36. مدل‌سازی رگرسیون پواسون بیزی
  • 37. تفسیر نتایج رگرسیون پواسون بیزی
  • 38. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی
  • 39. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 40. مدل‌های حالت-فضا بیزی
  • 41. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 42. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای MCMC
  • 43. نرم‌افزار Stan و اکوسیستم آن
  • 44. نصب و پیکربندی Stan
  • 45. زبان مدل‌سازی Stan
  • 46. نوشتن مدل‌های ساده در Stan
  • 47. پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده‌تر در Stan
  • 48. کار با داده‌ها در Stan
  • 49. اجرای نمونه‌گیری در Stan
  • 50. تحلیل نتایج Stan
  • 51. نرم‌افزار JAGS و محیط آن
  • 52. نصب و پیکربندی JAGS
  • 53. زبان مدل‌سازی BUGS
  • 54. نوشتن مدل‌های ساده در BUGS
  • 55. پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده‌تر در BUGS
  • 56. کار با داده‌ها در JAGS
  • 57. اجرای نمونه‌گیری در JAGS
  • 58. تحلیل نتایج JAGS
  • 59. نرم‌افزار PyMC و کتابخانه آن در پایتون
  • 60. نصب و پیکربندی PyMC
  • 61. نوشتن مدل‌های بیزی با PyMC
  • 62. کار با داده‌ها در PyMC
  • 63. اجرای نمونه‌گیری با PyMC
  • 64. تحلیل نتایج PyMC
  • 65. نرم‌افزار TensorFlow Probability
  • 66. مقدمه‌ای بر TFP
  • 67. مدل‌سازی با TFP
  • 68. اجرای نمونه‌گیری با TFP
  • 69. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 70. مدل‌های پیش‌بینی بیزی
  • 71. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 72. مدل‌های خوشه‌بندی بیزی
  • 73. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 74. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 75. مدل‌سازی رگرسیون غیرخطی بیزی
  • 76. مدل‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 77. استفاده از شبیه‌سازی برای مقایسه مدل‌ها
  • 78. اعتبارسنجی متقابل در آمار بیزی
  • 79. مقایسه مدل‌های بیزی با معیارهای اطلاعاتی
  • 80. تصمیم‌گیری بیزی
  • 81. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای آماری عمومی با قابلیت MCMC
  • 82. آموزش کار با کتابخانه‌های MCMC در R
  • 83. آموزش کار با کتابخانه‌های MCMC در پایتون
  • 84. مروری بر آخرین پیشرفت‌ها در MCMC
  • 85. کاربرد MCMC در مسائل اقتصادی
  • 86. کاربرد MCMC در مسائل زیست‌شناسی
  • 87. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 88. نکات پیشرفته در بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 89. مدیریت حافظه در نمونه‌گیری‌های بزرگ
  • 90. تکنیک‌های موازی‌سازی در MCMC
  • 91. نکات امنیتی در استفاده از نرم‌افزارهای آماری
  • 92. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های بیزی
  • 93. جمع‌بندی و مسیرهای آینده در MCMC

📚 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.