سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تنظیم پارامترهای MCMC با Stan

کتاب تنظیم پارامترهای MCMC با 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 با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری بیزی
  • 2. مفاهیم اساسی احتمالات و آمار
  • 3. مبانی زنجیره‌های مارکوف و فرآیندهای مونت کارلو
  • 4. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 5. نصب و پیکربندی Stan
  • 6. ساختار کلی یک مدل Stan
  • 7. تعریف متغیرهای مدل در Stan
  • 8. تعریف داده‌های ورودی در Stan
  • 9. تعریف پارامترهای مدل در Stan
  • 10. تابع درست‌نمایی در Stan
  • 11. تابع پیشین در Stan
  • 12. تنظیم پارامترهای MCMC
  • 13. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 14. الگوریتم هملتونی مونت کارلو (HMC)
  • 15. الگوریتم مونت کارلو زنجیره مارکوف اصلاح شده (NUTS)
  • 16. تنظیم گام زمانی در HMC
  • 17. تنظیم تعداد گام‌های HMC
  • 18. تنظیم تعداد تکرارها در NUTS
  • 19. عیب‌یابی مدل‌های Stan
  • 20. تشخیص همگرایی زنجیره‌ها
  • 21. معیارهای همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 22. بررسی هیستوگرام و نمودارهای trace
  • 23. تشخیص مشکلات در توزیع پسین
  • 24. اصلاح پارامترهای مدل
  • 25. بهبود کد Stan
  • 26. مدل‌های خطی بیزی
  • 27. رگرسیون خطی بیزی در Stan
  • 28. مدل‌های رگرسیون لجستیک بیزی
  • 29. مدل‌های رگرسیون پواسون بیزی
  • 30. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 31. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 32. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 33. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 34. مدل‌های پیش‌بینی بیزی
  • 35. ارزیابی مدل‌های بیزی
  • 36. انتخاب مدل بیزی
  • 37. اعتبارسنجی متقابل بیزی
  • 38. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 39. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 40. تفسیر نتایج MCMC
  • 41. نمایش گرافیکی نتایج MCMC
  • 42. کاربرد Stan در علوم زیستی
  • 43. کاربرد Stan در اقتصاد
  • 44. کاربرد Stan در علوم اجتماعی
  • 45. کاربرد Stan در مهندسی
  • 46. کاربرد Stan در علوم پزشکی
  • 47. مدل‌های آماری پیشرفته در Stan
  • 48. مدل‌های مخلوط بیزی
  • 49. مدل‌های فضایی بیزی
  • 50. مدل‌های پنهان مارکوف در Stan
  • 51. مدل‌های بقا در Stan
  • 52. مدل‌های چندسطحی در Stan
  • 53. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 54. شبیه‌سازی مونت کارلو در Stan
  • 55. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 56. مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 57. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 58. نمونه‌گیری اهمیت
  • 59. نمونه‌گیری نمونه‌گیری زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 60. بهینه‌سازی پارامترهای MCMC
  • 61. تنظیم پارامترهای پیشین
  • 62. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 63. تأثیر توزیع پیشین بر نتایج
  • 64. روش‌های مقایسه مدل‌های بیزی
  • 65. معیار اطلاعات بیزی (BIC)
  • 66. معیار اطلاعات آکائیکه بیزی (AIC)
  • 67. اعتبار پسین پیش‌بینی (PSIS)
  • 68. مدل‌سازی داده‌های گمشده در Stan
  • 69. استفاده از Stan برای داده‌های ترتیبی
  • 70. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 71. تحلیل بقا در Stan
  • 72. مدل‌سازی داده‌های شمارشی
  • 73. مدل‌سازی داده‌های پیوسته
  • 74. مدل‌سازی داده‌های دودویی
  • 75. مدل‌سازی داده‌های چندمتغیره
  • 76. کاربرد Stan در مسائل آماری پیچیده
  • 77. تحلیل داده‌های بزرگ با Stan
  • 78. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 79. پیاده‌سازی مدل‌های سفارشی در Stan
  • 80. استفاده از افزونه‌های Stan
  • 81. برنامه‌نویسی موازی در Stan
  • 82. کاربرد Stan در یادگیری ماشین بیزی
  • 83. شبکه‌های بیزی در Stan
  • 84. مدل‌های یادگیری عمیق بیزی
  • 85. انطباق مدل‌های بیزی با داده‌ها
  • 86. تفسیر نتایج مدل‌های پیچیده
  • 87. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری در ایران
  • 88. چارچوب‌های قانونی و شرعی در مدل‌سازی
  • 89. انطباق با مقررات بانک مرکزی در مدل‌سازی مالی
  • 90. مدل‌سازی خانواده ایرانی-اسلامی
  • 91. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌ها
  • 92. مدل‌سازی مبتنی بر اصول علمی و فقهی
  • 93. کاربرد Stan در چارچوب‌های علمی رسمی
  • 94. استانداردهای زبانی در مستندات فنی
  • 95. استفاده از واژگان محترمانه در متون آموزشی
  • 96. حذف مفاهیم مغایر با قوانین داخلی
  • 97. جایگزینی مفاهیم غیرسازگار با معادل‌های منطبق

📚 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.