سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقایسه و انتخاب روش‌های MCMC بر اساس نیازهای محاسباتی و دقت

کتاب مقایسه و انتخاب روش‌های MCMC بر اساس نیازهای محاسباتی و دقت

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 مقایسه و انتخاب روش‌های MCMC بر اساس نیازهای محاسباتی و دقت

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

موضوع میانی: محدودیت‌ها و موارد استفاده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 2. تاریخچه و مبانی نظری MCMC
  • 3. مفاهیم کلیدی در MCMC: فرآیندهای مارکوف و حالت پایدار
  • 4. ایده اصلی الگوریتم‌های MCMC
  • 5. کاربرد MCMC در استنباط آماری بیزی
  • 6. مدل‌های بیزی و نقش MCMC در تخمین پارامترها
  • 7. مفهوم توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 8. چالش‌های استنباط بیزی: انتگرال‌گیری دشوار
  • 9. چرا MCMC؟ مزایا و محدودیت‌ها
  • 10. الگوریتم نمونه‌گیری هندز (Metropolis-Hastings Algorithm)
  • 11. مراحل الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 12. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Distribution) در Metropolis-Hastings
  • 13. ماتریس انتقال (Transition Kernel) در Metropolis-Hastings
  • 14. پذیرش یا رد نمونه در Metropolis-Hastings
  • 15. اهمیت انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 16. بهینه‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 17. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 18. مبانی نظری Gibbs Sampling
  • 19. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 20. کاربرد Gibbs Sampling در مدل‌های پیچیده
  • 21. مزایای Gibbs Sampling نسبت به Metropolis-Hastings
  • 22. محدودیت‌های Gibbs Sampling
  • 23. ترکیب Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 24. الگوریتم‌های MCMC پیشرفته
  • 25. نمونه‌گیری برداری (Vectorized Sampling)
  • 26. نمونه‌گیری با استفاده از مدل‌های شرطی گرافیکی (CGMs)
  • 27. الگوریتم‌های MCMC برای مدل‌های پنهان مارکوف (HMMs)
  • 28. الگوریتم‌های MCMC برای مدل‌های سلسله مراتبی (Hierarchical Models)
  • 29. الگوریتم‌های MCMC برای مدل‌های فضایی
  • 30. الگوریتم‌های MCMC برای مدل‌های سری زمانی
  • 31. الگوریتم‌های MCMC برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 32. الگوریتم‌های MCMC برای شبکه‌های عصبی بیزی (BNNs)
  • 33. الگوریتم‌های MCMC برای مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models)
  • 34. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 35. مفهوم همگرایی (Convergence) در MCMC
  • 36. معیارهای بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 37. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 38. نمودارهای خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
  • 39. نمودارهای چگالی (Density Plots)
  • 40. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots)
  • 41. معیارهای کمی برای ارزیابی همگرایی
  • 42. آزمون گِلدشتاین-روبین (Gelman-Rubin Diagnostic)
  • 43. آزمون هَمرزلی (Hammerley's Diagnostic)
  • 44. آزمون راوِرت-کُی (Raftery-Lewis Diagnostic)
  • 45. آزمون براون-مَک‌کِین (Brooks-Gelman Diagnostic)
  • 46. معیار کاهش واریانس (Gini Mean Difference)
  • 47. اهمیت ارزیابی صحیح همگرایی
  • 48. مشکلات مرتبط با همگرایی نامناسب
  • 49. تأثیر طول زنجیره بر همگرایی
  • 50. تأثیر تابع پیشنهاد بر همگرایی
  • 51. انتخاب تعداد زنجیره‌ها برای ارزیابی همگرایی
  • 52. بهبود کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 53. اهمیت کارایی در MCMC
  • 54. نمونه‌گیری با تابع پیشنهاد بهتر
  • 55. استفاده از نمونه‌گیری شرطی (Conditional Sampling)
  • 56. استفاده از نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 57. استفاده از نمونه‌گیری با نمونه‌های چندگانه (Multiple Importance Sampling)
  • 58. استفاده از نمونه‌گیری با بازسازی (Resampling)
  • 59. استفاده از تکنیک‌های تسریع همگرایی (Acceleration Techniques)
  • 60. الگوریتم‌های MCMC نمونه‌گیری از کوئنچینگ (Quenching MCMC)
  • 61. الگوریتم‌های MCMC با دینامیک هامیلتونی (Hamiltonian Monte Carlo - HMC)
  • 62. مبانی نظری HMC
  • 63. کاربرد HMC در مدل‌های پیچیده
  • 64. مزایای HMC نسبت به Metropolis-Hastings
  • 65. محدودیت‌های HMC
  • 66. الگوریتم HMC پیشرفته (NUTS - No-U-Turn Sampler)
  • 67. کاربرد NUTS در مسائل پیچیده
  • 68. مقایسه روش‌های MCMC مختلف
  • 69. انتخاب روش MCMC بر اساس ویژگی‌های مسئله
  • 70. انتخاب روش MCMC بر اساس نیازهای محاسباتی
  • 71. انتخاب روش MCMC بر اساس دقت مورد نیاز
  • 72. مقایسه MCMC با روش‌های دیگر مانند نمونه‌گیری مستقیم
  • 73. کاربرد MCMC در علوم مختلف
  • 74. کاربرد MCMC در فیزیک آماری
  • 75. کاربرد MCMC در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 76. کاربرد MCMC در اقتصاد سنجی
  • 77. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 78. کاربرد MCMC در پردازش سیگنال
  • 79. کاربرد MCMC در تصویربرداری پزشکی
  • 80. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 81. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 82. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 83. نرم‌افزارها و کتابخانه‌های MCMC
  • 84. نرم‌افزار JAGS (Just Another Gibbs Sampler)
  • 85. نرم‌افزار Stan
  • 86. کتابخانه PyMC3 در پایتون
  • 87. کتابخانه ArviZ برای ارزیابی مدل‌های بیزی
  • 88. کتابخانه emcee در پایتون
  • 89. کتابخانه greta در پایتون
  • 90. نکات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 91. اشکال‌زدایی (Debugging) در الگوریتم‌های MCMC
  • 92. مدیریت حافظه در MCMC
  • 93. بهینه‌سازی کد MCMC
  • 94. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های MCMC در عمل
  • 95. مطالعات موردی (Case Studies) در کاربرد MCMC
  • 96. تحلیل داده‌های واقعی با استفاده از MCMC
  • 97. تفسیر نتایج MCMC در عمل

📚 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.