سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای جامع روش‌های MCMC برای تحلیلگران داده

کتاب راهنمای جامع روش‌های MCMC برای تحلیلگران داده

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 راهنمای جامع روش‌های MCMC برای تحلیلگران داده

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

موضوع میانی: علوم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی احتمال و آمار برای تحلیل داده
  • 2. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری
  • 3. مفاهیم اولیه زنجیره‌های مارکوف
  • 4. فضای حالت و انتقال در زنجیره‌های مارکوف
  • 5. توزیع ایستای زنجیره‌های مارکوف
  • 6. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو
  • 7. اصل مونت کارلو برای تقریب انتگرال
  • 8. کاربرد روش‌های مونت کارلو در آمار
  • 9. معرفی روش‌های MCMC
  • 10. هدف از روش‌های MCMC
  • 11. تفاوت MCMC با روش‌های نمونه‌گیری مستقیم
  • 12. الگوریتم نمونه‌گیری از طریق رد (Rejection Sampling)
  • 13. محدودیت‌های نمونه‌گیری از طریق رد
  • 14. الگوریتم نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
  • 15. محدودیت‌های نمونه‌گیری اهمیت
  • 16. مقدمه ای بر MCMC در عمل
  • 17. مفهوم تابع چگالی احتمال پسین (Posterior PDF)
  • 18. هدف اصلی در استنباط بیزی
  • 19. چالش‌های محاسبه توزیع پسین
  • 20. نقش MCMC در استنباط بیزی
  • 21. الگوریتم متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 22. مراحل الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 23. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Function)
  • 24. تنظیم پارامترهای الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 25. الگوریتم نمونه‌گیری گیبز (Gibbs Sampling)
  • 26. شرایط استفاده از نمونه‌گیری گیبز
  • 27. مراحل الگوریتم نمونه‌گیری گیبز
  • 28. مزایا و معایب نمونه‌گیری گیبز
  • 29. مقایسه الگوریتم متروپولیس-هستینگز و گیبز
  • 30. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 31. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 32. استنباط پارامترها در مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 33. تحلیل سری‌های زمانی با MCMC
  • 34. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 35. تحلیل داده‌های فضایی با MCMC
  • 36. مدل‌های مکانی بیزی
  • 37. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 38. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 39. مدل‌های خوشه‌بندی بیزی
  • 40. تحلیل شبکه‌های بیزی با MCMC
  • 41. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 42. ساخت و تحلیل شبکه‌های بیزی
  • 43. استفاده از MCMC برای استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 44. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 45. معیارهای بصری همگرایی (Trace Plots)
  • 46. معیارهای آماری همگرایی (Gelman-Rubin, Geweke)
  • 47. تشخیص واگرایی در الگوریتم‌های MCMC
  • 48. تنظیم پارامترها برای بهبود همگرایی
  • 49. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 50. روش‌های نمونه‌گیری موازی
  • 51. روش‌های بهبود سرعت همگرایی
  • 52. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 53. استفاده از MCMC در آمار مالی
  • 54. مدل‌سازی ریسک با MCMC
  • 55. پیش‌بینی بازده دارایی‌ها با MCMC
  • 56. کاربرد MCMC در علوم پزشکی
  • 57. تحلیل داده‌های بالینی با MCMC
  • 58. مدل‌سازی بقا با MCMC
  • 59. استفاده از MCMC در علوم اجتماعی
  • 60. تحلیل داده‌های نظرسنجی با MCMC
  • 61. مدل‌سازی رفتار با MCMC
  • 62. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای MCMC
  • 63. معرفی نرم‌افزار Stan
  • 64. نوشتن مدل در Stan
  • 65. اجرای الگوریتم‌های MCMC در Stan
  • 66. معرفی نرم‌افزار PyMC3
  • 67. نوشتن مدل در PyMC3
  • 68. اجرای الگوریتم‌های MCMC در PyMC3
  • 69. معرفی نرم‌افزار JAGS
  • 70. نوشتن مدل در JAGS
  • 71. اجرای الگوریتم‌های MCMC در JAGS
  • 72. مقایسه نرم‌افزارهای MCMC
  • 73. انتخاب نرم‌افزار مناسب برای پروژه
  • 74. مثال‌های عملی MCMC در R
  • 75. مثال‌های عملی MCMC در Python
  • 76. بررسی مثال‌های کاربردی در حوزه‌های مختلف
  • 77. مدل‌سازی اقتصاد سنجی بیزی
  • 78. تحلیل داده‌های اقتصادی با MCMC
  • 79. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی
  • 80. جستجوی فضای پارامتر با MCMC
  • 81. بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده با MCMC
  • 82. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 83. نمونه‌گیری ترکیبی (Coupled MCMC)
  • 84. روش‌های نمونه‌گیری از طریق تغییر پارامتر
  • 85. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 86. چالش‌های MCMC در داده‌های حجیم
  • 87. راهکارهای MCMC برای داده‌های بزرگ
  • 88. مقدمه‌ای بر تفسیر نتایج MCMC
  • 89. تفسیر توزیع پسین پارامترها
  • 90. ارزیابی عدم قطعیت در نتایج
  • 91. مدل‌سازی پیش‌بینی با MCMC
  • 92. تولید نمونه‌های پیش‌بینی
  • 93. ارزیابی عملکرد مدل پیش‌بینی
  • 94. نکات مهم در پیاده‌سازی MCMC
  • 95. اشتباهات رایج در استفاده از MCMC
  • 96. راهنمایی برای پروژه‌های MCMC
  • 97. 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.