سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب همگامی الگوریتم‌ها: MCMC و سایر ابزارهای استنتاج

کتاب همگامی الگوریتم‌ها: MCMC و سایر ابزارهای استنتاج

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 همگامی الگوریتم‌ها: MCMC و سایر ابزارهای استنتاج

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

موضوع میانی: ارتباط MCMC با سایر روش‌های استنتاج آماری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو
  • 2. کاربرد MCMC در مسائل آماری
  • 3. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
  • 4. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی احتمالی
  • 5. فرایندهای مارکوف و زمان پیوسته
  • 6. ویژگی‌های زنجیره‌های مارکوف
  • 7. انتشار در زمان گسسته
  • 8. تعادل دینامیکی و حالت پایدار
  • 9. انتخاب وضعیت و گذار حالت
  • 10. کاربرد MCMC در توزیع‌های پسین
  • 11. معرفی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 12. گام‌های الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 13. تولید نمونه از توزیع هدف
  • 14. انتخاب تابع پیشنهاد در Metropolis-Hastings
  • 15. مفهوم نسبت پذیرش
  • 16. انطباق با توزیع هدف
  • 17. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 18. مکانیسم Gibbs Sampling
  • 19. شرایط لازم برای Gibbs Sampling
  • 20. مزایا و معایب Gibbs Sampling
  • 21. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 22. شناسایی و تحلیل همگرایی در MCMC
  • 23. معیارهای همگرایی در MCMC
  • 24. روش‌های بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 25. روش‌های کمی برای ارزیابی همگرایی
  • 26. کاهش همبستگی نمونه‌ها
  • 27. اهمیت کاهش همبستگی
  • 28. تکنیک‌های کاهش همبستگی
  • 29. نمونه‌گیری با کاهش همبستگی
  • 30. مبانی استنتاج بیزی
  • 31. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 32. تعیین توزیع پیشین
  • 33. تعیین توزیع درستنما
  • 34. توزیع پسین و تفسیر آن
  • 35. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
  • 36. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته در MCMC
  • 37. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 38. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 39. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 40. طراحی مدل‌های سلسله مراتبی
  • 41. استنتاج در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 42. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 43. الگوریتم‌های MCMC برای خوشه‌بندی
  • 44. الگوریتم‌های MCMC برای کاهش ابعاد
  • 45. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 46. فیلتر کالمن و ارتباط آن با MCMC
  • 47. فیلتر پارتیکل و پیوند آن با MCMC
  • 48. کاربرد MCMC در مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 49. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 50. مدل‌های GARCH بیزی
  • 51. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 52. مدل‌سازی جمعیت با MCMC
  • 53. مدل‌سازی تکامل با MCMC
  • 54. کاربرد MCMC در علوم مالی
  • 55. مدل‌سازی ریسک با MCMC
  • 56. بهینه‌سازی سبد سهام با MCMC
  • 57. کاربرد MCMC در علوم محیطی
  • 58. مدل‌سازی آلودگی هوا با MCMC
  • 59. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی با MCMC
  • 60. مدل‌سازی آماری پیشرفته با MCMC
  • 61. روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 62. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 63. کاربرد MCMC در داده‌های بزرگ
  • 64. چالش‌های MCMC در داده‌های بزرگ
  • 65. راهکارهای MCMC برای داده‌های بزرگ
  • 66. برنامه‌نویسی MCMC با پایتون
  • 67. کتابخانه PyMC3
  • 68. کتابخانه Stan
  • 69. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 70. تحلیل نتایج MCMC در پایتون
  • 71. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی
  • 72. بهینه‌سازی بیزی
  • 73. تکنیک‌های بهینه‌سازی با MCMC
  • 74. کاربرد MCMC در یادگیری تقویتی
  • 75. مدل‌های مبتنی بر MCMC در یادگیری تقویتی
  • 76. استنتاج سیاست در یادگیری تقویتی
  • 77. مبانی الگوریتم‌های موازی MCMC
  • 78. طراحی الگوریتم‌های موازی MCMC
  • 79. پیاده‌سازی الگوریتم‌های موازی MCMC
  • 80. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های MCMC
  • 81. شاخص‌های ارزیابی عملکرد
  • 82. بهبود الگوریتم‌های MCMC
  • 83. ملاحظات عملی در استفاده از MCMC
  • 84. انتخاب مدل مناسب
  • 85. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 86. دقت و کارایی MCMC
  • 87. محدودیت‌های MCMC
  • 88. نکات کلیدی در کاربرد MCMC
  • 89. مرور جامع MCMC
  • 90. کاربردهای نوین MCMC
  • 91. آینده MCMC در تحقیقات
  • 92. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 93. روش‌های تحلیل پس از MCMC
  • 94. تجسم نتایج MCMC
  • 95. اصول طراحی مدل‌های بیزی
  • 96. اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
  • 97. راهنمای عملی پیاده‌سازی MCMC
  • 98. مفاهیم تکمیلی در MCMC
  • 99. مدل‌سازی بیزی با استفاده از نرم‌افزارها
  • 100. پژوهش‌های مرتبط با 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.