سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Adaptive MCMC: راهنمای جامع برای پژوهشگران

کتاب Adaptive MCMC: راهنمای جامع برای پژوهشگران

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 Adaptive MCMC: راهنمای جامع برای پژوهشگران

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

موضوع میانی: Adaptive MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو با زنجیره مارکوف
  • 2. مبانی نظری زنجیره مارکوف
  • 3. فرایندهای پله‌ای و انتقال حالت
  • 4. تعادل و پایداری در زنجیره‌های مارکوف
  • 5. مفاهیم پایه در روش‌های مونت کارلو
  • 6. شبیه‌سازی مونت کارلو و کاربردهای آن
  • 7. آغازگرهای MCMC
  • 8. طرح‌های نمونه‌برداری پایه
  • 9. نمونه‌برداری گسسته
  • 10. نمونه‌برداری پیوسته
  • 11. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 12. مفهوم تابع هدف و تابع پیشنهاد
  • 13. طراحی تابع پیشنهاد مناسب
  • 14. تکمیل الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 15. الگوریتم نمونه‌بردار گیبس
  • 16. تکنیک‌های نمونه‌برداری شرطی
  • 17. کاربرد گیبس در مدل‌های پیچیده
  • 18. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 19. معیارهای تشخیص همگرایی
  • 20. روش‌های بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 21. معیارهای آماری برای ارزیابی همگرایی
  • 22. کاهش واریانس در MCMC
  • 23. نمونه‌گیری اهمیت
  • 24. نمونه‌گیری از متغیرهای کم‌اهمیت
  • 25. تکنیک‌های کاهش واریانس پیشرفته
  • 26. MCMC برای مدل‌های بیزی
  • 27. استنتاج بیزی با MCMC
  • 28. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 29. اجرای MCMC در نرم‌افزارهای آماری
  • 30. نرم‌افزارهای متداول برای MCMC
  • 31. کار با داده‌ها در MCMC
  • 32. بهینه‌سازی پارامترهای MCMC
  • 33. تنظیم گام Metropolis-Hastings
  • 34. تنظیم پارامترهای گیبس
  • 35. MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 36. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 37. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 38. MCMC در تحلیل سری‌های زمانی
  • 39. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 40. مدل‌های حالت-فضای بیزی
  • 41. MCMC در مدل‌های بقا
  • 42. مدل‌های کاکس بیزی
  • 43. مدل‌های بقای پارامتری بیزی
  • 44. MCMC در یادگیری ماشین
  • 45. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 46. ماشین‌های بردار پشتیبان بیزی
  • 47. MCMC در بهینه‌سازی
  • 48. بهینه‌سازی بیزی
  • 49. حل مسائل بهینه‌سازی با MCMC
  • 50. MCMC در علوم زیستی
  • 51. مدل‌سازی ژنتیکی با MCMC
  • 52. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک با MCMC
  • 53. MCMC در علوم مالی
  • 54. مدل‌سازی نوسانات با MCMC
  • 55. مدل‌سازی ریسک با MCMC
  • 56. MCMC در پردازش تصویر
  • 57. بخش‌بندی تصویر با MCMC
  • 58. بازسازی تصویر با MCMC
  • 59. MCMC در علوم اجتماعی
  • 60. مدل‌سازی شبکه اجتماعی با MCMC
  • 61. تحلیل داده‌های نظرسنجی با MCMC
  • 62. MCMC تطبیقی
  • 63. مفهوم تطبیق در MCMC
  • 64. مزایا و معایب MCMC تطبیقی
  • 65. الگوریتم‌های MCMC تطبیقی
  • 66. تطبیق Metropolis-Hastings
  • 67. تطبیق نمونه‌بردار گیبس
  • 68. روش‌های تنظیم خودکار گام
  • 69. تنظیم گام بر اساس نسبت پذیرش
  • 70. تنظیم گام بر اساس واریانس
  • 71. تنظیم گام بر اساس اطلاعات متقابل
  • 72. روش‌های تنظیم خودکار تابع پیشنهاد
  • 73. تطبیق تابع پیشنهاد در Metropolis-Hastings
  • 74. تطبیق تابع پیشنهاد در گیبس
  • 75. تطبیق پارامترهای توزیع پیشنهاد
  • 76. MCMC تطبیقی برای مدل‌های پیچیده
  • 77. مدل‌های با ابعاد بالا
  • 78. مدل‌های با وابستگی‌های پیچیده
  • 79. MCMC تطبیقی در عمل
  • 80. کاربرد در بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 81. کاربرد در جستجوی فضای حالت
  • 82. کاربرد در استنتاج بیزی
  • 83. روش‌های پیشرفته MCMC تطبیقی
  • 84. MCMC تطبیقی توزیع‌شده
  • 85. MCMC تطبیقی برای مسائل مقیاس‌پذیر
  • 86. ارزیابی عملکرد MCMC تطبیقی
  • 87. مقایسه با روش‌های غیرتطبیقی
  • 88. تحلیل حساسیت به پارامترهای تطبیق
  • 89. ملاحظات پیاده‌سازی MCMC تطبیقی
  • 90. چالش‌های محاسباتی
  • 91. انتخاب استراتژی تطبیق مناسب
  • 92. تست و اعتبارسنجی الگوریتم‌های تطبیقی
  • 93. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 94. روش‌های MCMC موازی
  • 95. MCMC در زمان واقعی
  • 96. MCMC برای توزیع‌های چندوجهی
  • 97. MCMC برای توزیع‌های نامتعارف
  • 98. کاربردهای نوین MCMC تطبیقی
  • 99. حل مسائل در حوزه‌های علمی جدید
  • 100. توسعه الگوریتم‌های MCMC تطبیقی نوآورانه

📚 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.