سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

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 ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف
  • 2. مفاهیم پایه احتمال و آمار
  • 3. توزیع‌های احتمال گسسته و پیوسته
  • 4. استنباط آماری و برآورد پارامتر
  • 5. مبانی بسط تیلور و سری‌های توانی
  • 6. انتگرال‌گیری عددی و روش‌های آن
  • 7. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 8. اصول اولیه زنجیره مارکوف
  • 9. ساختار و خواص زنجیره‌های مارکوف
  • 10. انتقال حالت و ماتریس انتقال
  • 11. تعادل ایستای زنجیره‌های مارکوف
  • 12. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در مدل‌سازی
  • 13. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 14. نصب و پیکربندی Stan
  • 15. سینتکس پایه Stan
  • 16. انواع داده‌ها در Stan
  • 17. دستورات کنترلی و حلقه‌ها در Stan
  • 18. توابع در Stan
  • 19. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی احتمالاتی
  • 20. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 21. مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 22. شبکه‌های بیزی
  • 23. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 24. تفاوت MCMC با شبیه‌سازی مستقیم
  • 25. مفاهیم پایه الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 26. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings در Stan
  • 27. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 28. پیاده‌سازی Gibbs Sampling در Stan
  • 29. ترکیب Metropolis-Hastings و Gibbs
  • 30. مقدمه‌ای بر Stan’s NUTS sampler
  • 31. نحوه عملکرد Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 32. مزایای NUTS نسبت به الگوریتم‌های پیشین
  • 33. تنظیم پارامترهای NUTS
  • 34. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 35. معیارهای همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 36. روش‌های بصری برای تشخیص همگرایی
  • 37. تشخیص واگرایی و مشکلات الگوریتم
  • 38. بهینه‌سازی مدل‌های MCMC
  • 39. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 40. تنظیم و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 41. فشرده‌سازی و کاهش ابعاد داده
  • 42. ارزیابی کیفیت برازش مدل
  • 43. تحلیل باقی‌مانده‌ها در مدل‌های MCMC
  • 44. مقایسه مدل‌های رقیب
  • 45. اعتبارسنجی متقابل در مدل‌های MCMC
  • 46. کاربرد MCMC در تحلیل سری‌های زمانی
  • 47. مدل‌های ARIMA و پیاده‌سازی آن در Stan
  • 48. مدل‌های رگرسیون پویا
  • 49. کاربرد MCMC در مدل‌های مکانی
  • 50. مدل‌های مکانی-زمانی
  • 51. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی اقتصادسنجی با Stan
  • 52. مدل‌های رگرسیون خطی در اقتصادسنجی
  • 53. مدل‌های اقتصادسنجی سلسله‌مراتبی
  • 54. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 55. مدل‌سازی جمعیت با Stan
  • 56. مدل‌های اپیدمیولوژیک
  • 57. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 58. مدل‌سازی نظرسنجی با Stan
  • 59. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 60. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 61. مدل‌سازی قابلیت اطمینان
  • 62. تحلیل ریسک با Stan
  • 63. مدل‌سازی بیزین برای داده‌های حجیم
  • 64. چالش‌های محاسباتی در داده‌های حجیم
  • 65. استفاده از خوشه‌بندی و پردازش توزیع‌شده
  • 66. مقدمه‌ای بر Stan's CmdStan
  • 67. استفاده از RStanArm
  • 68. کاربرد Shiny برای تجسم نتایج Stan
  • 69. استفاده از خانواده توابع posterior در R
  • 70. تجزیه و تحلیل حساسیت پارامتر
  • 71. ارزیابی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 72. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 73. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزین
  • 74. بهینه‌سازی پرتفوی با Stan
  • 75. مدل‌سازی تصمیم‌گیری با Stan
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزین
  • 77. شبکه‌های عصبی بیزین
  • 78. ماشین‌های بردار پشتیبان بیزین
  • 79. تکنیک‌های پیشرفته برای مدل‌های پیچیده
  • 80. موازی‌سازی محاسبات MCMC
  • 81. استفاده از GPU برای تسریع MCMC
  • 82. بهبود الگوریتم‌های MCMC
  • 83. کاربرد MCMC در کشف الگوهای پنهان
  • 84. تحلیل خوشه‌ای بیزین
  • 85. مدل‌سازی ترکیبی
  • 86. مقدمه‌ای بر Stan's modeling language
  • 87. ساختار برنامه‌های Stan
  • 88. توابع سفارشی در Stan
  • 89. دیباگ کردن کدهای Stan
  • 90. نکات پیشرفته در بهینه‌سازی Stan
  • 91. استانداردهای کدنویسی در Stan
  • 92. کاربرد Stan در پروژه‌های تحقیقاتی واقعی
  • 93. مدیریت پروژه‌های MCMC
  • 94. مستندسازی نتایج MCMC
  • 95. مرور مقالات اخیر در حوزه MCMC با Stan
  • 96. چالش‌های آینده در MCMC با Stan
  • 97. توسعه ابزارهای نوین برای MCMC
  • 98. نقش MCMC در پیشرفت علم
  • 99. جمع‌بندی و چشم‌اندازها

📚 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.