کتاب روش‌های پیشرفته MCMC در تحلیل GLM: بهینه‌سازی و ارزیابی
, ,

کتاب روش‌های پیشرفته MCMC در تحلیل GLM: بهینه‌سازی و ارزیابی

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000043444 دسته: , , برچسب: , , , , , , , ,

📚 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 در تحلیل GLM: بهینه‌سازی و ارزیابی

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 اساسی احتمال و آمار
  • 3. توزیع‌های احتمالی رایج در GLM
  • 4. تابع پیوند و نقش آن در GLM
  • 5. برآورد پارامترها در GLM: بیشینه درست‌نمایی
  • 6. ارزیابی مدل‌های GLM: شاخص‌های برازش
  • 7. آزمون فرض در GLM
  • 8. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 9. مبانی نظری MCMC
  • 10. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 11. الگوریتم گیبز سمپلینگ
  • 12. پیاده‌سازی MCMC برای GLM
  • 13. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 14. معیارهای ارزیابی همگرایی MCMC
  • 15. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 16. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها در MCMC
  • 17. استفاده از نمونه‌های پیشین (Prior) در MCMC
  • 18. اعمال عقاید پیشین در GLM
  • 19. روش‌های MCMC برای GLM با توابع پیوند غیرمعمول
  • 20. GLM برای داده‌های شمارشی: مدل پواسون
  • 21. GLM برای داده‌های شمارشی: مدل دوجمله‌ای منفی
  • 22. GLM برای داده‌های دودویی: رگرسیون لجستیک
  • 23. GLM برای داده‌های دودویی: رگرسیون پروبیت
  • 24. GLM برای داده‌های بقا: مدل کاکس
  • 25. GLM برای داده‌های پانل
  • 26. GLM برای داده‌های سری زمانی
  • 27. مدل‌های خطی مختلط (LMM)
  • 28. مقدمه‌ای بر روش‌های بیزی در تحلیل GLM
  • 29. مقایسه رویکردهای بیزی و فراوانی‌گرا در GLM
  • 30. استفاده از نرم‌افزارهای آماری برای MCMC در GLM
  • 31. بسته‌های نرم‌افزاری R برای MCMC
  • 32. بسته‌های نرم‌افزاری Python برای MCMC
  • 33. مدل‌سازی داده‌های پرت در GLM
  • 34. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت با MCMC
  • 35. تحلیل حساسیت پارامترها در GLM با MCMC
  • 36. ارزیابی عدم قطعیت پارامترها با MCMC
  • 37. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های GLM و MCMC
  • 38. ارزیابی پیش‌بینی‌ها
  • 39. روش‌های MCMC برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته غیرپارامتری
  • 40. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های زیستی
  • 41. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های اقتصادی
  • 42. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های اجتماعی
  • 43. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های مهندسی
  • 44. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های محیط زیست
  • 45. GLM برای داده‌های فضایی
  • 46. GLM برای داده‌های زمانی-فضایی
  • 47. رویکردهای پیشرفته در تشخیص همگرایی MCMC
  • 48. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته در MCMC
  • 49. نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 50. نمونه‌گیری با ترکیب (Mixture Sampling)
  • 51. روش‌های MCMC موازی
  • 52. ارزیابی مدل با استفاده از اطلاعات پسین (Posterior Predictive Checks)
  • 53. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) در مدل‌های GLM
  • 54. مقایسه مدل‌های GLM با استفاده از معیارهای بیزی
  • 55. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 56. کاربرد مدل‌های گرافیکی بیزی در GLM
  • 57. مدل‌سازی سلسله مراتبی در GLM
  • 58. روش‌های MCMC برای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 59. تحلیل داده‌های گمشده با استفاده از MCMC
  • 60. مدل‌سازی داده‌های گمشده در GLM
  • 61. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های رتبه‌بندی شده
  • 62. GLM برای داده‌های ترتیبی
  • 63. GLM برای داده‌های چندطبقه‌ای
  • 64. روش‌های MCMC برای داده‌های ترتیبی و چندطبقه‌ای
  • 65. تحلیل حساسیت به انتخاب تابع پیوند در GLM
  • 66. تحلیل حساسیت به انتخاب توزیع پسین در GLM
  • 67. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های MCMC
  • 68. تنظیم پارامترهای گام در الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 69. تنظیم پارامترهای اولیه در الگوریتم گیبز سمپلینگ
  • 70. استفاده از روش‌های پیش‌بینی‌کننده برای بهبود MCMC
  • 71. کاربرد MCMC در استنتاج علی (Causal Inference)
  • 72. مدل‌سازی اثرات متقابل در GLM
  • 73. تحلیل داده‌های خوشه‌ای با استفاده از GLM
  • 74. GLM برای داده‌های پرتکرار
  • 75. روش‌های MCMC برای داده‌های پرتکرار
  • 76. تحلیل داده‌های تکراری با استفاده از GLM
  • 77. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های شبکه‌ای
  • 78. GLM برای داده‌های مبتنی بر شبکه
  • 79. روش‌های MCMC برای تحلیل داده‌های مبتنی بر شبکه
  • 80. ارزیابی استحکام مدل‌های GLM در برابر تغییرات داده
  • 81. تکنیک‌های تجمیع نمونه‌های MCMC
  • 82. استفاده از MCMC برای تخمین فواصل اطمینان بیزی
  • 83. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری از فضای حالت (State-space Models)
  • 84. کاربرد MCMC در مدل‌های فضای حالت
  • 85. تحلیل داده‌های سری زمانی غیرخطی با MCMC
  • 86. GLM برای داده‌های پویا
  • 87. روش‌های MCMC برای داده‌های پویا
  • 88. تحلیل داده‌های مبتنی بر رویداد با MCMC
  • 89. GLM برای داده‌های مبتنی بر رویداد
  • 90. روش‌های MCMC برای داده‌های مبتنی بر رویداد
  • 91. ارزیابی کیفیت الگوریتم‌های MCMC
  • 92. مقایسه کارایی الگوریتم‌های مختلف MCMC
  • 93. بهینه‌سازی زمان اجرای MCMC
  • 94. بررسی تأثیر اندازه نمونه بر همگرایی MCMC
  • 95. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی غیرپارامتری
  • 96. GLM برای داده‌های با توزیع‌های غیرمعمول
  • 97. روش‌های MCMC برای داده‌های با توزیع‌های غیرمعمول
  • 98. تحلیل عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های 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 روش‌های پیشرفته MCMC در تحلیل GLM: بهینه‌سازی و ارزیابی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا