کتاب تکنیک‌های بصری برای بررسی همگرایی 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 تکنیک‌های بصری برای بررسی همگرایی MCMC

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

موضوع میانی: مشکل همگرایی (Convergence Issues)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مفاهیم اساسی زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فرآیندهای تصادفی و فضای حالت
  • 4. توزیع حالت پایدار
  • 5. شرط ارگودیسیته و گیرایی
  • 6. نظریه برگشت‌پذیری
  • 7. مبانی نظری MCMC
  • 8. معرفی الگوریتم‌های MCMC
  • 9. نمونه‌گیری از توزیع هدف
  • 10. معرفی الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 11. گام‌های الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 12. انتخاب تابع پیشنهاد در متروپلیس-هستینگز
  • 13. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 14. مراحل الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 15. کاربرد گیبس سمپلینگ در مدل‌های پیچیده
  • 16. ملاقات الگوریتم متروپلیس-هستینگز و گیبس سمپلینگ
  • 17. الگوریتم‌های MCMC پیشرفته
  • 18. نمونه‌گیری از طریق تبدیل (Slice Sampling)
  • 19. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 20. مبانی دینامیک هامیلتونی برای نمونه‌گیری
  • 21. انتخاب گام زمانی و تعداد گام در HMC
  • 22. الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 23. ارزیابی همگرایی MCMC
  • 24. معیارهای بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 25. نمودارهای Trace
  • 26. نمودارهای Autocorrelation
  • 27. تست گلسمن-چن (Gelman-Rubin)
  • 28. تست راپسون-مونتگومری (Raftery-Lewis)
  • 29. تخمین فواصل اطمینان برای پارامترها
  • 30. تکنیک‌های موازی‌سازی در MCMC
  • 31. همگرایی چند زنجیره
  • 32. بررسی وابستگی بین زنجیره‌ها
  • 33. تحلیل واریانس بین زنجیره‌ای
  • 34. کاربرد MCMC در مدل‌سازی آماری
  • 35. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 36. مدل‌سازی سری زمانی بیزی
  • 37. مدل‌سازی سلسله مراتبی بیزی
  • 38. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 39. طبقه‌بندی بیزی
  • 40. خوشه‌بندی بیزی
  • 41. کاهش ابعاد بیزی
  • 42. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 43. مدل‌سازی ژنتیکی بیزی
  • 44. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک بیزی
  • 45. مدل‌سازی زیست‌انفورماتیک بیزی
  • 46. کاربرد MCMC در علوم مالی
  • 47. مدل‌سازی ریسک مالی بیزی
  • 48. ارزیابی پرتفوی بیزی
  • 49. قیمت‌گذاری دارایی بیزی
  • 50. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 51. بخش‌بندی تصویر بیزی
  • 52. بازسازی تصویر بیزی
  • 53. شناسایی اشیاء بیزی
  • 54. تکنیک‌های بصری در MCMC
  • 55. تجسم توزیع‌های چندبعدی
  • 56. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
  • 57. نمودارهای هیستوگرام و چگالی
  • 58. نمودارهای موازی (Parallel Coordinates Plots)
  • 59. نقشه‌برداری توزیع‌های هدف
  • 60. نمودارهای Heatmap
  • 61. تجسم فضای حالت
  • 62. تجسم مسیرهای نمونه‌گیری
  • 63. تجسم توزیع پیشین و پسین
  • 64. تجسم فواصل اطمینان
  • 65. تجسم نتایج مدل
  • 66. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 67. تصویرسازی نتایج مدل‌های بیزی
  • 68. رسم نمودارهای حاصل از MCMC
  • 69. تفسیر نمودارهای همگرایی
  • 70. ارائه نتایج کمی MCMC
  • 71. نرم‌افزارهای MCMC
  • 72. آشنایی با کتابخانه PyMC
  • 73. آشنایی با کتابخانه Stan
  • 74. آشنایی با کتابخانه JAGS
  • 75. ملاحظات عملی در اجرای MCMC
  • 76. انتخاب تعداد تکرارها
  • 77. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 78. مدیریت حافظه و محاسبات
  • 79. بهینه‌سازی اجرای MCMC
  • 80. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 81. نکات پیشرفته در MCMC
  • 82. نمونه‌گیری با وزن‌دهی مجدد (Resampling)
  • 83. روش‌های Importance Sampling
  • 84. تکنیک‌های MCMC با بازسازی (Reversible Jump MCMC)
  • 85. کاربرد MCMC در توزیع‌های پیچیده
  • 86. مدل‌های مخلوط بیزی
  • 87. مدل‌های غیرپارامتری بیزی
  • 88. مدل‌های فضایی-زمانی بیزی
  • 89. مباحث تکمیلی در MCMC
  • 90. کاهش همبستگی بین متغیرها
  • 91. استفاده از تبدیل در فضای پارامتر
  • 92. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 93. نرمال‌سازی و استانداردسازی در MCMC
  • 94. اهمیت پیش‌پردازش داده‌ها
  • 95. کاربرد MCMC در تحقیقات علمی
  • 96. ارائه شواهد آماری با MCMC
  • 97. مقایسه مدل‌ها با استفاده از MCMC
  • 98. استنتاج آماری در دوران کلان‌داده
  • 99. آینده MCMC در علوم مختلف
  • 100. نقش MCMC در توسعه هوش مصنوعی

📚 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.