سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های پیشرفته MCMC برای بهبود همگرایی در مدل‌های پیچیده

کتاب تکنیک‌های پیشرفته MCMC برای بهبود همگرایی در مدل‌های پیچیده

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 تکنیک‌های پیشرفته MCMC برای بهبود همگرایی در مدل‌های پیچیده

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

موضوع میانی: محدودیت‌ها و موارد استفاده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. اصول و مبانی MCMC
  • 3. کاربرد MCMC در استنتاج آماری
  • 4. مدل‌های احتمالاتی و فضای حالت
  • 5. توزیع هدف و توزیع پیشین
  • 6. نظریه زنجیره‌های مارکوف
  • 7. همگنی و نامتناهی بودن زنجیره‌ها
  • 8. شرط ایستا و توزیع پایدار
  • 9. الگوریتم‌های نمونه‌برداری MCMC
  • 10. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 11. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 12. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 13. شرایط همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 14. معیارهای تشخیص همگرایی
  • 15. تست‌های G-L و R-N
  • 16. مدیریت همگرایی در مدل‌های پیچیده
  • 17. تکنیک‌های پیشرفته MCMC
  • 18. روش‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 19. نمونه‌برداری از توزیع‌های چندمدی
  • 20. نمونه‌برداری از توزیع‌های شرطی
  • 21. روش‌های بهبود کارایی MCMC
  • 22. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 23. افزایش نرخ پذیرش در Metropolis-Hastings
  • 24. استفاده از توزیع‌های کمکی (Auxiliary Variables)
  • 25. روش‌های نمونه‌برداری متروپولیس (Metropolis-Adjusted)
  • 26. روش‌های نمونه‌برداری از طریق گام‌های زمانی (Langevin)
  • 27. روش‌های نمونه‌برداری از طریق دینامیک هاملتونی (Hamiltonian)
  • 28. نمونه‌برداری از توزیع‌های با ابعاد بالا
  • 29. تکنیک‌های نمونه‌برداری از مفاصل (Joint Sampling)
  • 30. نمونه‌برداری از توزیع‌های حاشیه‌ای (Marginal Sampling)
  • 31. مدل‌های سلسله مراتبی و MCMC
  • 32. پیاده‌سازی MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 33. نمونه‌برداری از پارامترهای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 34. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 35. مدل‌های ARMA و MCMC
  • 36. مدل‌های GARCH و MCMC
  • 37. کاربرد MCMC در مدل‌های فضایی
  • 38. مدل‌های رگرسیون فضایی و MCMC
  • 39. مدل‌های تحلیل عاملی فضایی و MCMC
  • 40. MCMC در مدل‌های اقتصادسنجی
  • 41. مدل‌های رگرسیون پویا و MCMC
  • 42. مدل‌های انتخاب گسسته و MCMC
  • 43. MCMC در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 44. شبکه‌های بیزی و MCMC
  • 45. مدل‌های گرافیکی و MCMC
  • 46. مدل‌های مخلوط (Mixture Models) و MCMC
  • 47. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 48. مدل‌های فیلوژنتیک و MCMC
  • 49. مدل‌های اپیدمیولوژیک و MCMC
  • 50. MCMC در علوم اجتماعی
  • 51. مدل‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی و MCMC
  • 52. مدل‌های انتخاب اجتماعی و MCMC
  • 53. بهینه‌سازی پارامترها با MCMC
  • 54. روش‌های MCMC برای تخمین پارامترهای بهینه
  • 55. تطبیق مدل با داده‌ها با استفاده از MCMC
  • 56. ارزیابی مدل با استفاده از MCMC
  • 57. اعتبار سنجی مدل و MCMC
  • 58. تحلیل حساسیت مدل با MCMC
  • 59. مواجهه با مشکلات همگرایی در مدل‌های پیچیده
  • 60. تکنیک‌های تسریع همگرایی
  • 61. استفاده از زنجیره‌های موازی (Parallel Chains)
  • 62. نمونه‌برداری از توزیع‌های معکوس (Inverse Sampling)
  • 63. روش‌های نمونه‌برداری با گرادیان (Gradient-based Sampling)
  • 64. نمونه‌برداری از توزیع‌های با هسته متغیر (Kernel Methods)
  • 65. بهبود کارایی با استفاده از توزیع‌های کمکی
  • 66. نمونه‌برداری از توزیع‌های شرطی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 67. روش‌های MCMC مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 68. کاربرد MCMC در مدل‌های تصادفی پیچیده
  • 69. مدل‌های پتری نت (Petri Nets) و MCMC
  • 70. مدل‌های سیستم‌های عامل (Agent-based Systems) و MCMC
  • 71. نمونه‌برداری از توزیع‌های غیرقابل نرمالیزه شدن
  • 72. تکنیک‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های بدون نرمالیزه کننده
  • 73. اهمیت توزیع‌های غیرقابل نرمالیزه شدن در آمار بیزی
  • 74. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 75. چالش‌های MCMC در داده‌های حجیم
  • 76. راهکارهای MCMC برای داده‌های بزرگ
  • 77. استفاده از پردازش موازی برای MCMC
  • 78. روش‌های نمونه‌برداری مبتنی بر داده‌های نمونه
  • 79. MCMC در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 80. استنتاج بیزی در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 81. مدل‌های مولد با استفاده از MCMC
  • 82. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 83. جستجوی بیزی در فضاهای پارامتری بزرگ
  • 84. بهینه‌سازی توابع هدف با MCMC
  • 85. ارزیابی عدم قطعیت در مدل‌ها با MCMC
  • 86. تخمین فواصل اطمینان برای پارامترها
  • 87. تحلیل حساسیت پارامترها با استفاده از MCMC
  • 88. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 89. روش‌های MCMC تطبیقی (Adaptive MCMC)
  • 90. یادگیری پارامترهای تابع پیشنهاد به صورت پویا
  • 91. روش‌های MCMC با حافظه (Memory-based MCMC)
  • 92. استفاده از نمونه‌های گذشته برای بهبود نمونه‌برداری
  • 93. روش‌های MCMC با پارامترهای زمانی (Time-varying MCMC)
  • 94. مدل‌سازی تغییرات در توزیع هدف
  • 95. تجزیه و تحلیل عملکرد الگوریتم‌های MCMC
  • 96. معیارهای ارزیابی کارایی MCMC
  • 97. مقایسه الگوریتم‌های مختلف MCMC
  • 98. کاربرد MCMC در علوم مهندسی
  • 99. مدل‌سازی عدم قطعیت در سیستم‌های مهندسی
  • 100. شبیه‌سازی و تحلیل سیستم‌های پیچیده 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.