, ,

کتاب آموزش کاربردی MCMC برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 آموزش کاربردی MCMC برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته

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

موضوع میانی: استنتاج مبتنی بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 2. مفاهیم پایه آمار برای GLM
  • 3. توزیع‌های احتمال مرتبط با GLM
  • 4. تابع پیوند در GLM
  • 5. برآورد پارامترها در GLM: روش حداکثر درستنمایی
  • 6. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 7. اصول اولیه MCMC
  • 8. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 9. الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 10. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 11. تکنیک‌های تشخیص همگرایی
  • 12. اعتماد به نتایج MCMC
  • 13. MCMC برای رگرسیون خطی ساده
  • 14. MCMC برای رگرسیون لجستیک
  • 15. MCMC برای رگرسیون پواسون
  • 16. MCMC برای مدل‌های بقا
  • 17. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 18. پیاده‌سازی MCMC با نرم‌افزار R
  • 19. بسته‌های MCMC در R (مانند coda، rstan)
  • 20. مثال‌های عملی MCMC در R
  • 21. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی
  • 22. تفاوت مدل‌سازی بیزی و فراوانی‌گرا
  • 23. توزیع پیشین و پسین در مدل‌سازی بیزی
  • 24. مقدمه‌ای بر نرم‌افزار Stan
  • 25. نحوه نوشتن مدل در Stan
  • 26. کاربرد Stan برای GLM
  • 27. مثال‌های عملی با Stan
  • 28. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله مراتبی
  • 29. مدل‌های سلسله مراتبی در GLM
  • 30. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 31. مثال‌های عملی مدل‌های سلسله مراتبی
  • 32. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی
  • 33. مدل‌های سری زمانی خطی
  • 34. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 35. مثال‌های عملی سری زمانی
  • 36. مقدمه‌ای بر مدل‌های فضایی
  • 37. مدل‌های فضایی در GLM
  • 38. کاربرد MCMC در مدل‌های فضایی
  • 39. مثال‌های عملی مدل‌های فضایی
  • 40. مقدمه‌ای بر مدل‌های ناپارامتری
  • 41. کاربرد MCMC در مدل‌های ناپارامتری
  • 42. مثال‌های عملی مدل‌های ناپارامتری
  • 43. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی مختلط
  • 44. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی مختلط
  • 45. مثال‌های عملی مدل‌های خطی مختلط
  • 46. مدل‌سازی داده‌های شمارشی
  • 47. مدل‌سازی داده‌های دودویی
  • 48. مدل‌سازی داده‌های پیوسته
  • 49. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی
  • 50. تحلیل حساسیت در MCMC
  • 51. اعتبارسنجی مدل‌های MCMC
  • 52. مقایسه مدل‌ها با معیارهای بیزی
  • 53. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 54. ارتباط MCMC با یادگیری ماشین
  • 55. کاربرد MCMC در شبکه‌های عصبی
  • 56. کاربرد MCMC در ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 57. کاربرد MCMC در مدل‌های گرافیکی
  • 58. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی
  • 59. ارتباط MCMC با بهینه‌سازی
  • 60. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 61. بهینه‌سازی پارامترهای MCMC
  • 62. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 63. نمونه‌برداری اهمیت
  • 64. نمونه‌برداری از طریق زنجیره‌های مارکوف با پارامترهای متغیر
  • 65. روش‌های MCMC برای مدل‌های پیچیده
  • 66. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 67. کاربرد MCMC در اقتصاد
  • 68. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 69. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 70. مباحث پیشرفته در GLM
  • 71. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 72. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی بیزی
  • 73. مباحث پیشرفته در سری‌های زمانی
  • 74. مباحث پیشرفته در مدل‌های فضایی
  • 75. مباحث پیشرفته در مدل‌های ناپارامتری
  • 76. مباحث پیشرفته در مدل‌های خطی مختلط
  • 77. مباحث پیشرفته در داده‌های شمارشی
  • 78. مباحث پیشرفته در داده‌های دودویی
  • 79. مباحث پیشرفته در داده‌های پیوسته
  • 80. مباحث پیشرفته در داده‌های طبقه‌بندی
  • 81. ارتباط MCMC با تحلیل داده‌های بزرگ
  • 82. چالش‌های MCMC در داده‌های بزرگ
  • 83. راهکارهای MCMC برای داده‌های بزرگ
  • 84. مقدمه‌ای بر محاسبات علمی
  • 85. کاربرد MCMC در محاسبات علمی
  • 86. بهینه‌سازی کد MCMC
  • 87. موازی‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 88. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 89. ارتباط MCMC با یادگیری عمیق
  • 90. کاربرد MCMC در شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 91. کاربرد MCMC در مدل‌های زبانی
  • 92. تکنیک‌های بصری‌سازی نتایج MCMC
  • 93. داشبوردهای تعاملی برای نتایج MCMC
  • 94. نکات مهم در گزارش‌دهی نتایج MCMC
  • 95. اخلاق در تحلیل داده‌ها با MCMC
  • 96. مقدمه‌ای بر آینده MCMC
  • 97. نوآوری‌های اخیر در MCMC
  • 98. کاربردهای آینده 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب آموزش کاربردی MCMC برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا