سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan

کتاب تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan

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 تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پارامترهای MCMC
  • 2. اصول زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو
  • 3. کاربرد MCMC در مدل‌سازی آماری
  • 4. مبانی نرم‌افزار Stan
  • 5. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 6. نوشتن مدل‌های ساده در Stan
  • 7. تعریف متغیرهای پیشین و پسین
  • 8. فرایندهای نمونه‌برداری در MCMC
  • 9. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 10. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 11. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 12. مزایا و معایب الگوریتم‌های مختلف
  • 13. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 14. معیارهای همگرایی: R-hat
  • 15. معیارهای همگرایی: Trace Plots
  • 16. معیارهای همگرایی: Autocorrelation Plots
  • 17. تفسیر نتایج MCMC
  • 18. بررسی کیفیت نمونه‌ها
  • 19. تخمین توابع پسین
  • 20. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 21. استفاده از Posterior Predictive Checks
  • 22. تنظیم پارامترهای پیش‌فرض HMC
  • 23. مفهوم گام حرکت (Step Size)
  • 24. تأثیر گام حرکت بر همگرایی
  • 25. تنظیم تعداد گام‌های HMC
  • 26. مفهوم گام‌های تصادفی (Random Steps)
  • 27. تنظیم پارامترهای L-BFGS
  • 28. تنظیم پارامترهای No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 29. انتخاب استراتژی نمونه‌برداری
  • 30. مفهوم Warm-up (Burn-in)
  • 31. تنظیم تعداد تکرارهای Warm-up
  • 32. اهمیت Warm-up برای همگرایی
  • 33. تنظیم تعداد تکرارهای نمونه‌برداری
  • 34. تأثیر تعداد تکرار بر دقت
  • 35. بهینه‌سازی سرعت نمونه‌برداری
  • 36. مدل‌های خطی در Stan
  • 37. مدل‌های رگرسیون لجستیک در Stan
  • 38. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 39. مدل‌های خطای اندازه‌گیری
  • 40. مدل‌های سری زمانی در Stan
  • 41. مدل‌های فضایی در Stan
  • 42. مدل‌های بقا در Stan
  • 43. مدل‌های پنهان مارکوف در Stan
  • 44. مدل‌های استنتاج در Stan
  • 45. مدل‌های پیش‌بینی در Stan
  • 46. کاربرد MCMC در اقتصاد سنجی
  • 47. مدل‌سازی مالی با Stan
  • 48. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 49. مدل‌سازی ژنتیکی با Stan
  • 50. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 51. مدل‌سازی رفتاری با Stan
  • 52. مدل‌سازی در علوم داده
  • 53. کاربرد MCMC در هوش مصنوعی
  • 54. یادگیری بیزی
  • 55. شبکه‌های بیزی
  • 56. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 57. انواع توزیع‌های پیشین
  • 58. توزیع‌های پیشین غیراطلاعاتی
  • 59. توزیع‌های پیشین اطلاعاتی
  • 60. توزیع‌های پیشین ترکیبی
  • 61. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 62. تأثیر توزیع پیشین بر نتایج
  • 63. بررسی حساسیت به توزیع پیشین
  • 64. تکنیک‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 65. Importance Sampling
  • 66. Annealed Importance Sampling
  • 67. Path Sampling
  • 68. تبدیل پارامترها
  • 69. تکنیک‌های پارامترسازی مجدد
  • 70. رفع مشکلات نمونه‌برداری
  • 71. شناسایی و رفع مشکلات همگرایی
  • 72. مدیریت حافظه در Stan
  • 73. استفاده از داده‌های حجیم در Stan
  • 74. موازی‌سازی در Stan
  • 75. بهینه‌سازی کد Stan
  • 76. اشکال‌زدایی مدل‌های پیچیده
  • 77. مستندسازی مدل‌های Stan
  • 78. اشتراک‌گذاری مدل‌ها و نتایج
  • 79. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های واقعی
  • 80. مطالعات موردی در علوم مختلف
  • 81. تفسیر نتایج در چارچوب علمی
  • 82. نکات پیشرفته در تنظیم پارامترها
  • 83. مقایسه عملکرد الگوریتم‌ها در سناریوهای مختلف
  • 84. اهمیت بازبینی و اعتبارسنجی مدل
  • 85. رابطه بین پارامترهای MCMC و کیفیت مدل
  • 86. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی پیشرفته
  • 87. مدیریت خروجی‌های بزرگ MCMC
  • 88. ملاحظات محاسباتی برای مدل‌های بزرگ
  • 89. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای توزیع‌های پیچیده
  • 90. تکنیک‌های کاهش ابعاد در MCMC
  • 91. بررسی اعتبار توزیع‌های پیشین
  • 92. مدیریت عدم قطعیت در مدل‌سازی بیزی
  • 93. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای بیزی
  • 94. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 95. استنتاج بیزی در مدل‌های غیرپارامتری
  • 96. روش‌های ترکیبی MCMC و بهینه‌سازی
  • 97. مدیریت خطا در پیاده‌سازی MCMC
  • 98. اهمیت انتخاب صحیح متغیرهای مدل
  • 99. تأثیر ساختار مدل بر فرآیند MCMC
  • 100. اصول طراحی آزمایش برای 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.