کتاب کاربردهای نمونه‌گیری توزیع شده MCMC در پژوهش

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 کاربردهای نمونه‌گیری توزیع شده MCMC در پژوهش

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری توزیع شده (Distributed MCMC)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم نمونه‌گیری توزیع شده
  • 2. تاریخچه و اهمیت نمونه‌گیری توزیع شده
  • 3. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 4. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 5. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 6. الگوریتم Hamilton Monte Carlo (HMC)
  • 7. الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 8. مفاهیم زنجیره مارکوف و فضای حالت
  • 9. همگرایی در الگوریتم‌های MCMC
  • 10. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 11. روش‌های تشخیص عدم همگرایی
  • 12. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 13. توزیع‌های پسین (Posterior Distributions)
  • 14. مدل‌های بیزی در پژوهش
  • 15. کاربرد MCMC در مدل‌های بیزی
  • 16. استنتاج بیزی در علوم اجتماعی
  • 17. استنتاج بیزی در علوم اقتصادی
  • 18. استنتاج بیزی در علوم پزشکی
  • 19. استنتاج بیزی در مهندسی
  • 20. استنتاج بیزی در علوم کامپیوتر
  • 21. مثال‌های عملی از استنتاج بیزی
  • 22. نمونه‌گیری توزیع شده برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 23. نمونه‌گیری توزیع شده برای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 24. نمونه‌گیری توزیع شده برای مدل‌های مکانی-زمانی
  • 25. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های پانل
  • 26. کاربرد MCMC در تحلیل سری‌های زمانی
  • 27. کاربرد MCMC در مدل‌های بقا
  • 28. کاربرد MCMC در مدل‌های طبقه‌بندی
  • 29. کاربرد MCMC در مدل‌های خوشه‌بندی
  • 30. کاربرد MCMC در تجزیه و تحلیل عامل
  • 31. کاربرد MCMC در مدل‌های ساختاری معادلات
  • 32. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC با پایتون
  • 33. کتابخانه PyMC3
  • 34. کتابخانه Stan (با رابط پایتون)
  • 35. کتابخانه TensorFlow Probability
  • 36. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC با R
  • 37. بسته rstan
  • 38. بسته nimble
  • 39. بسته coda
  • 40. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC با Julia
  • 41. بسته Turing.jl
  • 42. بسته Stan.jl
  • 43. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های MCMC
  • 44. تنظیم پارامترهای Metropolis-Hastings
  • 45. تنظیم پارامترهای Gibbs Sampling
  • 46. تنظیم پارامترهای HMC و NUTS
  • 47. کاهش واریانس در نمونه‌گیری MCMC
  • 48. تکنیک‌های کاهش واریانس
  • 49. نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
  • 50. نمونه‌گیری با اهمیت تکراری (Resampling)
  • 51. نمونه‌گیری با اهمیت چندگانه (Multiple Importance Sampling)
  • 52. کاربرد MCMC در ارزیابی مدل
  • 53. مقایسه مدل‌ها با استفاده از MCMC
  • 54. معیارهای اطلاعاتی مدل (AIC, BIC)
  • 55. معیار اطلاعاتی کریشنان (DIC)
  • 56. معیار اطلاعاتی واک-اینفورمیشن (WAIC)
  • 57. تحلیل حساسیت مدل
  • 58. کاربرد MCMC در مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 59. پیش‌بینی مقادیر جدید
  • 60. ارزیابی عدم قطعیت پیش‌بینی
  • 61. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 62. فیلتر کالمن و MCMC
  • 63. مدل‌های مارکوف تصادفی (MRF)
  • 64. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 65. مدل‌های موضوعی (Topic Models)
  • 66. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 67. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 68. ماشین‌های بردار پشتیبان بیزی
  • 69. کاربرد MCMC در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 70. تحلیل ساختار شبکه‌ها
  • 71. شناسایی جوامع در شبکه‌ها
  • 72. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 73. مدل‌سازی ژنتیکی
  • 74. مدل‌سازی اپیدمیولوژیکی
  • 75. کاربرد MCMC در اقتصاد سنجی
  • 76. مدل‌های پویا (Dynamic Models)
  • 77. مدل‌های پویا تصادفی عمومی (GARCH)
  • 78. کاربرد MCMC در علوم اعصاب
  • 79. مدل‌سازی فعالیت عصبی
  • 80. تحلیل داده‌های EEG/MEG
  • 81. کاربرد MCMC در علوم محیط زیست
  • 82. مدل‌سازی انتشار آلاینده‌ها
  • 83. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی
  • 84. کاربرد MCMC در علوم سیاسی
  • 85. تحلیل داده‌های نظرسنجی
  • 86. مدل‌سازی رأی‌دهی
  • 87. کاربرد MCMC در مهندسی برق
  • 88. پردازش سیگنال‌های تصادفی
  • 89. تخمین پارامتر در سیستم‌های پیچیده
  • 90. کاربرد MCMC در مهندسی مکانیک
  • 91. مدل‌سازی رفتار مواد
  • 92. تحلیل ارتعاشات تصادفی
  • 93. کاربرد MCMC در مدیریت ریسک
  • 94. ارزیابی ریسک مالی
  • 95. مدل‌سازی سناریوهای ریسک
  • 96. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی
  • 97. بهینه‌سازی استوکاستیک
  • 98. بهینه‌سازی بیزی
  • 99. چالش‌های محاسباتی در MCMC
  • 100. بهبود کارایی الگوریتم‌ها

📚 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.