سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب HMC و NUTS: راهنمای جامع برای نمونه‌گیری مؤثر در Stan

کتاب HMC و NUTS: راهنمای جامع برای نمونه‌گیری مؤثر در Stan

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 HMC و NUTS: راهنمای جامع برای نمونه‌گیری مؤثر در Stan

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق HMC و NUTS در Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله مراتبی و استنتاج بیزی
  • 2. مفاهیم پایه استنتاج بیزی: پیشین، درست‌نمایی، پسین
  • 3. قضیه بیز و کاربردهای آن در مدل‌سازی
  • 4. معرفی زبان برنامه‌نویسی Stan برای استنتاج بیزی
  • 5. نصب و راه‌اندازی Stan و ابزارهای مرتبط
  • 6. ساختارهای داده‌ای در Stan: بردارها، ماتریس‌ها، آرایه‌ها
  • 7. توابع و دستورات پایه در زبان Stan
  • 8. تعریف مدل‌های خطی ساده با Stan
  • 9. استنتاج با روش Maximum Likelihood Estimation (MLE)
  • 10. مقایسه MLE و استنتاج بیزی
  • 11. مقدمه‌ای بر فرآیندهای مارکوف زنجیره‌ای (MCMC)
  • 12. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 13. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 14. مفاهیم همگرایی در MCMC: Trace plots, Autocorrelation plots
  • 15. معیارهای ارزیابی همگرایی: R-hat, Effective Sample Size (ESS)
  • 16. انواع مدل‌های سلسله مراتبی: سطوح مختلف، متغیرهای تصادفی
  • 17. مدل‌های سلسله مراتبی خطی
  • 18. مدل‌های سلسله مراتبی برای داده‌های شمارشی (Poisson, Binomial)
  • 19. مدل‌های سلسله مراتبی برای داده‌های پیوسته (Normal)
  • 20. تحلیل داده‌های خوشه‌ای با مدل‌های سلسله مراتبی
  • 21. انواع داده‌های پانل و مدل‌سازی آن‌ها
  • 22. مدل‌های اثرات ثابت و اثرات تصادفی در داده‌های پانل
  • 23. مدل‌های سلسله مراتبی برای داده‌های پانل
  • 24. معرفی الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 25. نحوه عملکرد HMC: دینامیک هامیلتونی، انرژی پتانسیل
  • 26. مزایای HMC نسبت به MCMC کلاسیک
  • 27. معرفی الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 28. تفاوت NUTS با HMC پایه
  • 29. کاربرد NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 30. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در Stan با HMC/NUTS
  • 31. تنظیم پارامترهای HMC/NUTS در Stan
  • 32. اشکال‌زدایی مدل‌های Stan
  • 33. اعتبارسنجی مدل با داده‌های شبیه‌سازی شده (Simulated Data)
  • 34. ارزیابی کیفیت مدل با معیارهای مختلف
  • 35. تفسیر نتایج استنتاج بیزی: توزیع‌های پسین، میانگین، واریانس
  • 36. محاسبه فواصل اطمینان بیزی (Credible Intervals)
  • 37. مقایسه مدل‌ها با معیارهای بیزی: WAIC, LOO-CV
  • 38. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • 39. کاربرد GLMs در استنتاج بیزی
  • 40. مدل‌های لجستیک سلسله مراتبی
  • 41. مدل‌های پواسون سلسله مراتبی
  • 42. مدل‌های رگرسیون کوانتایل سلسله مراتبی
  • 43. مدل‌های سری زمانی با رویکرد بیزی
  • 44. مدل‌های ARIMA در Stan
  • 45. مدل‌های حالت-فضا (State-Space Models) در Stan
  • 46. مدل‌سازی داده‌های مکانی با رویکرد بیزی
  • 47. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 48. شبکه‌های بیزی و کاربرد آن‌ها
  • 49. مدل‌سازی شبکه‌های پیچیده با Stan
  • 50. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های شبکه‌ای
  • 51. تحلیل حساسیت پارامترها در مدل‌های بیزی
  • 52. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 53. تأثیر توزیع پیشین بر نتایج استنتاج
  • 54. مدل‌سازی داده‌های گمشده (Missing Data) با Stan
  • 55. روش‌های مختلف برخورد با داده‌های گمشده
  • 56. پیاده‌سازی مدل‌های داده گمشده در Stan
  • 57. مقدمه‌ای بر مدل‌های شرطی خودبازگشتی (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity - ARCH)
  • 58. مدل‌های GARCH در Stan
  • 59. مدل‌سازی نوسانات بازار با رویکرد بیزی
  • 60. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های نوسان
  • 61. مدل‌های بقا (Survival Analysis) با رویکرد بیزی
  • 62. مدل‌های کاکس (Cox Models) در Stan
  • 63. مدل‌سازی طول عمر محصولات و خدمات
  • 64. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
  • 65. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 66. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 67. کاربرد HMC/NUTS در یادگیری ماشین
  • 68. مدل‌سازی اثرات متقابل (Interaction Effects)
  • 69. مدل‌های غیرخطی در Stan
  • 70. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های غیرخطی
  • 71. مدل‌سازی داده‌های رتبه‌بندی شده
  • 72. مدل‌های سری زمانی با ساختارهای پیچیده
  • 73. مدل‌های Bi-variate و Multi-variate در Stan
  • 74. کاربرد HMC/NUTS در تحلیل‌های چندمتغیره
  • 75. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با Stan
  • 76. تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌گیری در Stan
  • 77. بررسی و ارزیابی مدل‌های پیچیده
  • 78. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های علمی
  • 79. مطالعات موردی در حوزه‌های مختلف (اقتصاد، پزشکی، علوم اجتماعی)
  • 80. کاربرد HMC/NUTS در بهینه‌سازی مدل‌های علمی
  • 81. نکات پیشرفته در برنامه‌نویسی Stan
  • 82. مدیریت حافظه و زمان اجرا در Stan
  • 83. روش‌های موازی‌سازی در Stan
  • 84. بررسی پایداری مدل‌های بیزی
  • 85. مدل‌سازی ساختارهای پنهان (Latent Structures)
  • 86. کاربرد HMC/NUTS در کشف ساختارهای پنهان
  • 87. مقایسه رویکردهای مختلف استنتاج بیزی
  • 88. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی مدل‌های بیزی
  • 89. آموزش و یادگیری مستمر در حوزه استنتاج بیزی
  • 90. پیشرفت‌های اخیر در الگوریتم‌های MCMC و HMC
  • 91. آینده استنتاج بیزی با استفاده از ابزارهایی مانند Stan
  • 92. جمع‌بندی و چشم‌اندازهای آینده

📚 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.