سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب انتخاب گام کارآمد: تسریع همگرایی در MCMC

کتاب انتخاب گام کارآمد: تسریع همگرایی در MCMC

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 انتخاب گام کارآمد: تسریع همگرایی در MCMC

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

موضوع میانی: انتخاب توزیع گام (Proposal Distribution Selection)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مبانی نظری MCMC
  • 3. مدل‌های آماری برای MCMC
  • 4. توزیع هدف و اهمیت آن
  • 5. نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 6. الگوریتم‌های اصلی MCMC: Metropolis-Hastings
  • 7. پیاده‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 8. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 9. پیاده‌سازی الگوریتم Gibbs Sampling
  • 10. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 11. همگرایی در MCMC: مفاهیم و معیارها
  • 12. تشخیص عدم همگرایی
  • 13. روش‌های ارزیابی همگرایی
  • 14. تک‌زنجیره‌ای در مقابل چندزنجیره‌ای MCMC
  • 15. انتخاب نقطه شروع مناسب
  • 16. تعداد تکرار و طول زنجیره
  • 17. گرم کردن زنجیره (Burn-in)
  • 18. نمونه‌برداری پس از همگرایی
  • 19. کاهش همبستگی نمونه‌ها
  • 20. کاهش واریانس در MCMC
  • 21. نمونه‌برداری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 22. تکنیک‌های نمونه‌برداری با اهمیت
  • 23. پسا-همگرایی در MCMC
  • 24. تحلیل پس از همگرایی
  • 25. تخمین توابع از طریق نمونه‌ها
  • 26. تخمین امید ریاضی
  • 27. تخمین واریانس
  • 28. تخمین کوواریانس
  • 29. تخمین احتمالات
  • 30. محدودیت‌های MCMC
  • 31. مشکلات همگرایی و بریک‌دنس (Breakdance)
  • 32. حساسیت به پارامترها
  • 33. انتخاب گام مناسب (Step Size)
  • 34. تأثیر اندازه گام بر همگرایی
  • 35. تنظیم خودکار اندازه گام
  • 36. کاهش اندازه گام به مرور زمان
  • 37. سلسله مراتب در MCMC
  • 38. روش‌های MCMC پیشرفته
  • 39. MCMC برای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 40. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته با MCMC
  • 41. مدل‌های رگرسیون با MCMC
  • 42. مدل‌های سری زمانی با MCMC
  • 43. مدل‌های فضایی با MCMC
  • 44. کاربرد MCMC در استنباط بیزی
  • 45. استنباط بیزی در آمار
  • 46. مدل‌سازی بیزی
  • 47. انتخاب مدل در MCMC
  • 48. اعتبارسنجی مدل با MCMC
  • 49. مقایسه مدل‌ها با MCMC
  • 50. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 51. یادگیری ماشین بیزی
  • 52. طبقه‌بندی با MCMC
  • 53. خوشه‌بندی با MCMC
  • 54. کاهش ابعاد با MCMC
  • 55. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 56. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 57. تحلیل داده‌های بزرگ با MCMC
  • 58. مصورسازی نتایج MCMC
  • 59. تفسیر نتایج MCMC
  • 60. نرم‌افزارهای MCMC
  • 61. JAGS و BUGS
  • 62. Stan
  • 63. PyMC3
  • 64. TensorFlow Probability
  • 65. کاربرد MCMC در اقتصاد
  • 66. مدل‌سازی اقتصادسنجی با MCMC
  • 67. پیش‌بینی اقتصادی با MCMC
  • 68. تحلیل ریسک با MCMC
  • 69. کاربرد MCMC در فیزیک
  • 70. شبیه‌سازی فیزیکی با MCMC
  • 71. فیزیک آماری با MCMC
  • 72. مکانیک آماری با MCMC
  • 73. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی
  • 74. مدل‌سازی بیولوژیکی با MCMC
  • 75. ژنتیک جمعیت با MCMC
  • 76. فرگشت با MCMC
  • 77. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 78. تحلیل داده‌های اجتماعی با MCMC
  • 79. مدل‌سازی رفتاری با MCMC
  • 80. شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 81. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 82. بهینه‌سازی با MCMC
  • 83. کنترل سیستم با MCMC
  • 84. تخمین پارامتر در مهندسی با MCMC
  • 85. کاربرد MCMC در علوم کامپیوتر
  • 86. پردازش تصویر با MCMC
  • 87. بینایی ماشین با MCMC
  • 88. پردازش زبان طبیعی با MCMC
  • 89. موضوعات پیشرفته در MCMC
  • 90. تکنیک‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 91. MCMC تطبیقی
  • 92. MCMC موازی
  • 93. MCMC توزیع‌شده
  • 94. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 95. بهینه‌سازی کد MCMC
  • 96. دیباگ کردن الگوریتم‌های MCMC
  • 97. ارزیابی کارایی MCMC
  • 98. نکات کلیدی برای موفقیت در MCMC
  • 99. کاربرد MCMC در حل مسائل پیچیده
  • 100. جمع‌بندی و چشم‌انداز 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.