سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی پیشرفته Metropolis-Hastings در زبان‌های برنامه‌نویسی آماری

کتاب پیاده‌سازی پیشرفته Metropolis-Hastings در زبان‌های برنامه‌نویسی آماری

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 پیاده‌سازی پیشرفته Metropolis-Hastings در زبان‌های برنامه‌نویسی آماری

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

موضوع میانی: Metropolis-Hastings Algorithm

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 2. اصول الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 3. ساختار تابع احتمال پسین
  • 4. انتخاب تابع پیشین مناسب
  • 5. تابع احتمال شرطی و مشتقات آن
  • 6. نکات کلیدی در طراحی تابع احتمال
  • 7. تابع توزیع هدف و ویژگی‌های آن
  • 8. انتخاب گام اولیه در الگوریتم
  • 9. اندازه گام و تاثیر آن بر همگرایی
  • 10. تنظیم اندازه گام برای بهینه‌سازی
  • 11. روش‌های تطبیقی تنظیم اندازه گام
  • 12. پذیرش یا رد گام پیشنهادی
  • 13. محاسبه نسبت پذیرش
  • 14. مفهوم توزیع انتقال
  • 15. خواص توزیع انتقال در Metropolis-Hastings
  • 16. همگرا شدن به توزیع هدف
  • 17. معیارهای تشخیص همگرایی
  • 18. روش‌های بصری تشخیص همگرایی
  • 19. روش‌های آماری تشخیص همگرایی
  • 20. تعداد تکرار لازم برای همگرایی
  • 21. دوره گرمایش (Burn-in period)
  • 22. نحوه تعیین دوره گرمایش
  • 23. حذف داده‌های دوره گرمایش
  • 24. وابستگی زنجیره‌ای در نمونه‌ها
  • 25. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 26. نمونه‌گیری با فاصله (Thinning)
  • 27. اهمیت نمونه‌گیری با فاصله
  • 28. روش‌های نمونه‌گیری مستقل
  • 29. توزیع‌های پیشین غیرمستقل
  • 30. پیاده‌سازی در پایتون
  • 31. استفاده از کتابخانه SciPy
  • 32. استفاده از کتابخانه NumPy
  • 33. ساخت تابع احتمال در پایتون
  • 34. پیاده‌سازی تابع پذیرش/رد
  • 35. حلقه‌های تکرار در پایتون
  • 36. ذخیره‌سازی نمونه‌ها
  • 37. تجسم نتایج در پایتون
  • 38. رسم هیستوگرام نمونه‌ها
  • 39. رسم نمودار چگالی نمونه‌ها
  • 40. محاسبه میانگین و واریانس نمونه‌ها
  • 41. محاسبه فواصل اطمینان
  • 42. کاربرد در مسائل آماری
  • 43. تخمین پارامترهای مدل‌های آماری
  • 44. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 45. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 46. مدل‌های سری زمانی
  • 47. کاربرد در یادگیری ماشین
  • 48. دسته‌بندی‌کننده‌ها با احتمال پسین
  • 49. خوشه‌بندی با رویکرد بیزی
  • 50. تشخیص ناهنجاری با Metropolis-Hastings
  • 51. کاربرد در علوم مالی
  • 52. مدل‌سازی ریسک اعتباری
  • 53. تخمین بازده دارایی‌ها
  • 54. مدل‌سازی نوسانات بازار
  • 55. کاربرد در علوم زیستی
  • 56. مدل‌سازی دینامیک جمعیت
  • 57. تخمین پارامترهای ژنتیکی
  • 58. تحلیل داده‌های بالینی
  • 59. کاربرد در مهندسی
  • 60. بهینه‌سازی پارامترهای سیستم
  • 61. تحلیل قابلیت اطمینان
  • 62. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 63. پیاده‌سازی پیشرفته Metropolis-Hastings
  • 64. Metropolis-Hastings با توزیع پیشین پیچیده
  • 65. Metropolis-Hastings با تابع احتمال پیچیده
  • 66. Metropolis-Hastings برای توزیع‌های چندمتغیره
  • 67. Metropolis-Hastings با ابعاد بالا
  • 68. Metropolis-Hastings با توزیع‌های ترکیبی
  • 69. Metropolis-Hastings با توزیع‌های گسسته
  • 70. Metropolis-Hastings با توزیع‌های پیوسته
  • 71. Metropolis-Hastings با توزیع‌های مخلوط
  • 72. Metropolis-Hastings با توزیع‌های نامتعارف
  • 73. Metropolis-Hastings و زنجیره‌های مارکوف
  • 74. Metropolis-Hastings و نظریه اطلاعات
  • 75. Metropolis-Hastings و بهینه‌سازی بیزی
  • 76. Metropolis-Hastings و یادگیری عمیق
  • 77. Metropolis-Hastings و شبکه‌های عصبی بیزی
  • 78. Metropolis-Hastings و مدل‌های گرافیکی
  • 79. Metropolis-Hastings و مدل‌های پنهان مارکوف
  • 80. Metropolis-Hastings و مدل‌های پنهان مارکوف مخفی
  • 81. Metropolis-Hastings و مدل‌های پنهان مارکوف گوسی
  • 82. Metropolis-Hastings و مدل‌های پنهان مارکوف پاره‌ای
  • 83. Metropolis-Hastings و مدل‌های پنهان مارکوف گوسی پاره‌ای
  • 84. Metropolis-Hastings و مدل‌های پنهان مارکوف گوسی پاره‌ای تعمیم‌یافته
  • 85. Metropolis-Hastings و مدل‌های پنهان مارکوف گوسی پاره‌ای تعمیم‌یافته با توابع همبستگی
  • 86. Metropolis-Hastings و مدل‌های پنهان مارکوف گوسی پاره‌ای تعمیم‌یافته با توابع همبستگی تصادفی
  • 87. Metropolis-Hastings و مدل‌های پنهان مارکوف گوسی پاره‌ای تعمیم‌یافته با توابع همبستگی تصادفی نمایی
  • 88. Metropolis-Hastings و مدل‌های پنهان مارکوف گوسی پاره‌ای تعمیم‌یافته با توابع همبستگی تصادفی نمایی و فضایی
  • 89. Metropolis-Hastings و مدل‌های پنهان مارکوف گوسی پاره‌ای تعمیم‌یافته با توابع همبستگی تصادفی نمایی و فضایی با اثرات متقابل
  • 90. Metropolis-Hastings و مدل‌های پنهان مارکوف گوسی پاره‌ای تعمیم‌یافته با توابع همبستگی تصادفی نمایی و فضایی با اثرات متقابل زمانی
  • 91. Metropolis-Hastings و مدل‌های پنهان مارکوف گوسی پاره‌ای تعمیم‌یافته با توابع همبستگی تصادفی نمایی و فضایی با اثرات متقابل فضایی
  • 92. Metropolis-Hastings و مدل‌های پنهان مارکوف گوسی پاره‌ای تعمیم‌یافته با توابع همبستگی تصادفی نمایی و فضایی با اثرات متقابل زمانی و فضایی
  • 93. Metropolis-Hastings و مدل‌های پنهان مارکوف گوسی پاره‌ای تعمیم‌یافته با توابع همبستگی تصادفی نمایی و فضایی با اثرات متقابل زمانی و فضایی و سطوح مختلف
  • 94. Metropolis-Hastings و بهینه‌سازی بیزی پیشرفته
  • 95. Metropolis-Hastings و یادگیری تقویتی بیزی
  • 96. Metropolis-Hastings و شبکه‌های بیزی پویا
  • 97. Metropolis-Hastings و مدل‌های توزیع مکانی
  • 98. Metropolis-Hastings و مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی بیزی
  • 99. Metropolis-Hastings و مدل‌های تحلیل بقا بیزی
  • 100. Metropolis-Hastings و مدل‌های تحلیل داده‌های طولی بیزی

📚 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.