کتاب مبانی نمونه‌گیری تطبیقی در MCMC

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 مبانی نمونه‌گیری تطبیقی در MCMC

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری تطبیقی (Adaptive MCMC)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو
  • 2. مفاهیم اساسی نمونه‌گیری
  • 3. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در نمونه‌گیری
  • 4. مبانی نظری MCMC
  • 5. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 6. پیاده‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 7. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 8. پیاده‌سازی الگوریتم Gibbs Sampling
  • 9. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 10. مبانی نظری توزیع هدف
  • 11. تخمین پارامترها با MCMC
  • 12. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 13. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 14. تشخیص همگرایی با روش‌های بصری
  • 15. تشخیص همگرایی با آزمون‌های آماری
  • 16. بهبود سرعت همگرایی
  • 17. انتخاب گام مناسب در Metropolis-Hastings
  • 18. تنظیم پارامترهای Gibbs Sampling
  • 19. روش‌های نمونه‌گیری تطبیقی
  • 20. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری تطبیقی
  • 21. نیاز به نمونه‌گیری تطبیقی
  • 22. چالش‌های نمونه‌گیری تطبیقی
  • 23. روش‌های تطبیقی مبتنی بر گام
  • 24. تطبیق گام Metropolis-Hastings
  • 25. تطبیق اندازه دسته در Gibbs Sampling
  • 26. روش‌های تطبیقی مبتنی بر توزیع
  • 27. تطبیق توزیع پیشین
  • 28. تطبیق توزیع پسین
  • 29. روش‌های تطبیقی مبتنی بر مدل
  • 30. تطبیق پارامترهای مدل
  • 31. تطبیق ساختار مدل
  • 32. روش‌های تطبیقی پیشرفته
  • 33. بهینه‌سازی گام تطبیقی
  • 34. بهینه‌سازی توزیع تطبیقی
  • 35. روش‌های خودتنظیم‌شونده
  • 36. کاربرد MCMC تطبیقی در اقتصاد
  • 37. مدل‌سازی ریسک مالی با MCMC تطبیقی
  • 38. پیش‌بینی سری‌های زمانی اقتصادی
  • 39. تخمین مدل‌های اقتصادسنجی
  • 40. کاربرد MCMC تطبیقی در زیست‌شناسی
  • 41. تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 42. مدل‌سازی جمعیت‌ها
  • 43. تحلیل داده‌های بالینی
  • 44. کاربرد MCMC تطبیقی در فیزیک
  • 45. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 46. شبیه‌سازی ذرات
  • 47. تحلیل داده‌های تجربی
  • 48. کاربرد MCMC تطبیقی در مهندسی
  • 49. بهینه‌سازی طراحی
  • 50. تحلیل قابلیت اطمینان
  • 51. مدل‌سازی سیستم‌های کنترلی
  • 52. کاربرد MCMC تطبیقی در علوم اجتماعی
  • 53. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 54. مدل‌سازی رفتاری
  • 55. تحلیل داده‌های پیمایشی
  • 56. کاربرد MCMC تطبیقی در یادگیری ماشین
  • 57. مدل‌های بیزی
  • 58. طبقه‌بندی با MCMC تطبیقی
  • 59. خوشه‌بندی با MCMC تطبیقی
  • 60. مبانی نمونه‌گیری تطبیقی در MCMC
  • 61. اصول نمونه‌گیری تطبیقی
  • 62. انواع نمونه‌گیری تطبیقی
  • 63. مزایای نمونه‌گیری تطبیقی
  • 64. معایب نمونه‌گیری تطبیقی
  • 65. پیاده‌سازی نمونه‌گیری تطبیقی
  • 66. ملاحظات عملی در نمونه‌گیری تطبیقی
  • 67. نرم‌افزارهای مرتبط با MCMC تطبیقی
  • 68. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 69. مبانی داده‌ساختارها در پایتون
  • 70. توابع و ماژول‌ها در پایتون
  • 71. کتابخانه‌های علمی در پایتون
  • 72. NumPy برای محاسبات عددی
  • 73. SciPy برای الگوریتم‌های علمی
  • 74. Matplotlib برای بصری‌سازی
  • 75. Pandas برای تحلیل داده
  • 76. PyMC3 برای مدل‌سازی بیزی
  • 77. Stan برای مدل‌سازی آماری
  • 78. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی R
  • 79. مبانی داده‌ساختارها در R
  • 80. توابع و بسته‌ها در R
  • 81. کتابخانه‌های آماری در R
  • 82. ggplot2 برای بصری‌سازی
  • 83. dplyr برای دستکاری داده
  • 84. tidyr برای مرتب‌سازی داده
  • 85. brms برای مدل‌سازی بیزی
  • 86. rstanarm برای مدل‌سازی آماری
  • 87. کاربرد MCMC تطبیقی در مسائل واقعی
  • 88. مطالعه موردی اول: مدل‌سازی بیزی برای داده‌های پزشکی
  • 89. مطالعه موردی دوم: تحلیل سری‌های زمانی با مدل‌های مارکوف
  • 90. مطالعه موردی سوم: بهینه‌سازی پارامترهای یک مدل فیزیکی
  • 91. مطالعه موردی چهارم: تخمین پارامترهای یک مدل اقتصادسنجی
  • 92. مطالعه موردی پنجم: تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 93. مباحث پیشرفته در نمونه‌گیری تطبیقی
  • 94. روش‌های مبتنی بر گرادیان
  • 95. روش‌های مبتنی بر بهینه‌سازی
  • 96. روش‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی
  • 97. ملاحظات مربوط به توزیع‌های پیچیده
  • 98. ملاحظات مربوط به ابعاد بالای مسئله
  • 99. ارزیابی جامع عملکرد MCMC تطبیقی
  • 100. مقایسه با روش‌های استاندارد

📚 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.