سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Dynamic MCMC: ابزاری قدرتمند برای اکتشاف فضای پارامتر

کتاب Dynamic MCMC: ابزاری قدرتمند برای اکتشاف فضای پارامتر

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 Dynamic MCMC: ابزاری قدرتمند برای اکتشاف فضای پارامتر

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

موضوع میانی: Dynamic MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت‌کارلو زنجیره مارکوف
  • 2. مفاهیم پایه زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فرآیندهای تصادفی و حالات گذار
  • 4. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در مدل‌سازی
  • 5. مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری مونت‌کارلو
  • 6. اصول روش‌های مونت‌کارلو
  • 7. کاربرد روش‌های مونت‌کارلو در آمار
  • 8. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 9. مفهوم زنجیره مارکوف در MCMC
  • 10. مفهوم حالت پنهان در MCMC
  • 11. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 12. گام‌های الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 13. انتخاب تابع پیشنهاد در Metropolis-Hastings
  • 14. کاربرد Metropolis-Hastings در توزیع‌های پیچیده
  • 15. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 16. مفهوم توزیع شرطی در Gibbs Sampling
  • 17. مراحل اجرای Gibbs Sampling
  • 18. کاربرد Gibbs Sampling در مدل‌های آماری
  • 19. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 20. مزایا و معایب هر الگوریتم
  • 21. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله
  • 22. همگرایی در الگوریتم‌های MCMC
  • 23. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 24. روش‌های تشخیص واگرایی
  • 25. تثبیت زنجیره و دوره‌های اولیه
  • 26. نمونه‌برداری از توزیع‌های پسین
  • 27. توزیع پسین در استنباط بیزی
  • 28. تخمین پارامترها با MCMC
  • 29. محاسبه امید ریاضی و واریانس با MCMC
  • 30. محاسبه فواصل اطمینان با MCMC
  • 31. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 32. مدل‌های رگرسیون با MCMC
  • 33. مدل‌های سلسله‌مراتبی با MCMC
  • 34. مدل‌های فضایی با MCMC
  • 35. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 36. طبقه‌بندی با MCMC
  • 37. خوشه‌بندی با MCMC
  • 38. مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 39. استنباط در مدل‌های گرافیکی با MCMC
  • 40. شبکه‌های بیزی و MCMC
  • 41. فیلتر کالمن و MCMC
  • 42. فیلتر ذرات و MCMC
  • 43. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 44. مدل‌سازی جمعیت با MCMC
  • 45. فیلوژنتیک مولکولی با MCMC
  • 46. تحلیل داده‌های ژنتیکی با MCMC
  • 47. کاربرد MCMC در علوم اقتصادی
  • 48. مدل‌سازی سری‌های زمانی اقتصادی با MCMC
  • 49. تحلیل ریسک با MCMC
  • 50. مدل‌سازی مالی با MCMC
  • 51. کاربرد MCMC در علوم مهندسی
  • 52. بهینه‌سازی با MCMC
  • 53. شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده با MCMC
  • 54. تحلیل قابلیت اطمینان با MCMC
  • 55. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 56. بازسازی تصویر با MCMC
  • 57. طبقه‌بندی تصاویر با MCMC
  • 58. تشخیص اشیاء با MCMC
  • 59. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 60. مدل‌سازی موضوع با MCMC
  • 61. تحلیل احساسات با MCMC
  • 62. ترجمه ماشینی با MCMC
  • 63. پیاده‌سازی MCMC در نرم‌افزار
  • 64. استفاده از کتابخانه‌های Python برای MCMC
  • 65. استفاده از کتابخانه‌های R برای MCMC
  • 66. تکنیک‌های پیشرفته MCMC
  • 67. پیش‌بینی با استفاده از MCMC
  • 68. تحلیل حساسیت با MCMC
  • 69. ارزیابی کیفیت مدل با MCMC
  • 70. مدل‌سازی عدم قطعیت با MCMC
  • 71. کاربرد MCMC در استنتاج علّی
  • 72. مقدمه‌ای بر استنتاج علّی
  • 73. مدل‌سازی روابط علّی با MCMC
  • 74. روش‌های غیرپارامتری در MCMC
  • 75. مدل‌های ترکیبی در MCMC
  • 76. روش‌های MCMC موازی
  • 77. کاربرد MCMC در داده‌های حجیم
  • 78. چالش‌های MCMC در داده‌های بزرگ
  • 79. راهکارهای MCMC برای داده‌های بزرگ
  • 80. کاربرد MCMC در مسائل واقعی
  • 81. مطالعه موردی: مدل‌سازی آب و هوا با MCMC
  • 82. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های بالینی با MCMC
  • 83. مطالعه موردی: بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی با MCMC
  • 84. اخلاق در استفاده از MCMC
  • 85. سوگیری در مدل‌های MCMC
  • 86. تفسیر نتایج MCMC
  • 87. محدودیت‌های MCMC
  • 88. آینده MCMC و روش‌های نوین
  • 89. توسعه الگوریتم‌های MCMC نوین
  • 90. ترکیب MCMC با یادگیری عمیق
  • 91. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 92. جمع‌بندی و مرور کلی

📚 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.