سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب روش‌های اولیه MCMC برای مدل‌های بیزی

کتاب روش‌های اولیه MCMC برای مدل‌های 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 روش‌های اولیه MCMC برای مدل‌های بیزی

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

موضوع میانی: الگوریتم‌های MCMC پایه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی احتمال و آمار برای مدل‌های بیزی
  • 2. مقدمه‌ای بر نظریه بیزی
  • 3. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 4. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 5. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 6. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 7. حالات و انتقال در زنجیره‌های مارکوف
  • 8. قضیه حد مرکزی برای زنجیره‌های مارکوف
  • 9. مفهوم حالت پایدار
  • 10. انواع زنجیره‌های مارکوف
  • 11. مقدمه‌ای بر روش‌های MCMC
  • 12. نیاز به روش‌های MCMC
  • 13. ایده کلی روش‌های MCMC
  • 14. تفاوت MCMC با نمونه‌گیری مستقیم
  • 15. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس
  • 16. مراحل اجرای نمونه‌گیری گیبس
  • 17. مثال کاربردی نمونه‌گیری گیبس
  • 18. مزایای نمونه‌گیری گیبس
  • 19. محدودیت‌های نمونه‌گیری گیبس
  • 20. الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 21. مراحل اجرای متروپولیس-هستینگز
  • 22. انتخاب تابع پیشنهاد در متروپولیس-هستینگز
  • 23. معیار پذیرش در متروپولیس-هستینگز
  • 24. مثال کاربردی متروپولیس-هستینگز
  • 25. مزایای متروپولیس-هستینگز
  • 26. محدودیت‌های متروپولیس-هستینگز
  • 27. مقایسه نمونه‌گیری گیبس و متروپولیس-هستینگز
  • 28. ارزیابی همگرایی زنجیره‌ها
  • 29. معیارهای تشخیص همگرایی
  • 30. روش‌های بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 31. روش‌های آماری برای ارزیابی همگرایی
  • 32. تأثیر طول زنجیره بر همگرایی
  • 33. تنظیم پارامترهای الگوریتم‌ها
  • 34. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 35. تکنیک‌های نمونه‌گیری با تنوع بالا
  • 36. نمونه‌گیری با شتاب
  • 37. نمونه‌گیری با تکرار
  • 38. کاربرد MCMC در رگرسیون بیزی
  • 39. مدل‌سازی خطی بیزی
  • 40. تخمین پارامترها در رگرسیون بیزی
  • 41. ارزیابی مدل رگرسیون بیزی
  • 42. کاربرد MCMC در دسته‌بندی بیزی
  • 43. مدل‌های دسته‌بندی بیزی
  • 44. تخمین پارامترها در دسته‌بندی بیزی
  • 45. ارزیابی مدل دسته‌بندی بیزی
  • 46. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 47. مدل‌های ARMA بیزی
  • 48. مدل‌های GARCH بیزی
  • 49. تخمین پارامترها در مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 50. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 51. جستجوی بیزی
  • 52. بهینه‌سازی توابع پیچیده
  • 53. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین بیزی
  • 54. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 55. شبکه‌های بیزی
  • 56. تخمین پارامترها در شبکه‌های بیزی
  • 57. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 58. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 59. مدل‌سازی جمعیت بیزی
  • 60. فیلوژنتیک بیزی
  • 61. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 62. مدل‌سازی انتخاب اجتماعی بیزی
  • 63. تحلیل داده‌های پیمایشی بیزی
  • 64. کاربرد MCMC در علوم مالی
  • 65. ارزیابی ریسک بیزی
  • 66. مدل‌سازی قیمت‌گذاری دارایی بیزی
  • 67. مقدمه‌ای بر MCMC پیشرفته
  • 68. نمونه‌گیری با اهمیت
  • 69. روش‌های نمونه‌گیری با اهمیت
  • 70. کاربرد نمونه‌گیری با اهمیت
  • 71. نمونه‌گیری موازی MCMC
  • 72. موازی‌سازی در MCMC
  • 73. مزایای نمونه‌گیری موازی
  • 74. کاهش زمان محاسبات
  • 75. نمونه‌گیری با دم متحرک
  • 76. روش‌های نمونه‌گیری با دم متحرک
  • 77. کاربرد نمونه‌گیری با دم متحرک
  • 78. فشرده‌سازی داده‌های نمونه‌گیری شده
  • 79. روش‌های فشرده‌سازی
  • 80. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 81. شاخص‌های ارزیابی کیفیت
  • 82. استانداردسازی خروجی MCMC
  • 83. مستندسازی کد MCMC
  • 84. نرم‌افزارهای پیاده‌سازی MCMC
  • 85. JAGS و Stan
  • 86. PyMC3 و TensorFlow Probability
  • 87. مدل‌سازی بیزی با استفاده از نرم‌افزار
  • 88. پیاده‌سازی مثال‌های کاربردی
  • 89. تنظیمات پیشرفته نرم‌افزار
  • 90. عیب‌یابی در پیاده‌سازی MCMC
  • 91. ارتباط MCMC با بهینه‌سازی تقریبی
  • 92. تکنیک‌های بهینه‌سازی تقریبی
  • 93. کاربرد MCMC در مدل‌های پیچیده
  • 94. مقایسه MCMC با روش‌های تحلیلی
  • 95. مزایای MCMC در مواجهه با پیچیدگی
  • 96. محدودیت‌های MCMC در مقیاس‌پذیری
  • 97. آینده روش‌های MCMC
  • 98. توسعه الگوریتم‌های جدید
  • 99. کاربرد MCMC در داده‌های بزرگ
  • 100. چالش‌های محاسباتی 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.