سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan

کتاب تنظیم پارامترهای MCMC برای 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 تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری بیزی
  • 2. مفاهیم پایه احتمالات و آمار
  • 3. نظریه احتمال در مدل‌سازی
  • 4. توزیع‌های احتمال گسسته و پیوسته
  • 5. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 6. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 7. مفهوم پیشین و پسین
  • 8. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 9. مدل‌های خطی در آمار بیزی
  • 10. رگرسیون خطی بیزی
  • 11. رگرسیون لجستیک بیزی
  • 12. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 13. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 14. مفهوم زنجیره مارکوف
  • 15. اصول الگوریتم‌های MCMC
  • 16. نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 17. نمونه‌گیری رندوم‌هست (Metropolis-Hastings)
  • 18. نکات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 19. بررسی همگرایی زنجیره‌ها
  • 20. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 21. تشخیص همگرایی بصری و آماری
  • 22. استفاده از نرم‌افزار Stan
  • 23. مقدمه‌ای بر زبان Stan
  • 24. نحو و ساختار برنامه‌های Stan
  • 25. تعریف مدل‌ها در Stan
  • 26. توابع احتمال و توزیع‌ها در Stan
  • 27. نحوه فراخوانی Stan از R
  • 28. نحوه فراخوانی Stan از Python
  • 29. تنظیم پارامترهای پیش‌فرض Stan
  • 30. تنظیم تعداد تکرارها (iterations)
  • 31. تنظیم تعداد زنجیره‌ها (chains)
  • 32. تنظیم تعداد مراحل گرم‌کردن (warmup)
  • 33. تنظیم گام‌های نمونه‌گیری (thinning)
  • 34. اهمیت تنظیم صحیح پارامترها
  • 35. تأثیر پارامترها بر سرعت و دقت
  • 36. تنظیم پارامترهای MCMC برای مدل‌های ساده
  • 37. مدل رگرسیون خطی در Stan
  • 38. تنظیم پارامترها برای مدل خطی
  • 39. بررسی نتایج مدل خطی
  • 40. تنظیم پارامترهای MCMC برای مدل‌های پیچیده
  • 41. مدل رگرسیون لجستیک در Stan
  • 42. تنظیم پارامترها برای مدل لجستیک
  • 43. بررسی نتایج مدل لجستیک
  • 44. مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 45. تنظیم پارامترها برای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 46. بررسی نتایج مدل‌های سلسله مراتبی
  • 47. تنظیم پارامترهای MCMC برای داده‌های سری زمانی
  • 48. مدل‌های ARIMA در Stan
  • 49. تنظیم پارامترها برای مدل‌های سری زمانی
  • 50. بررسی نتایج مدل‌های سری زمانی
  • 51. تنظیم پارامترهای MCMC برای مدل‌های فضایی
  • 52. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی فضایی بیزی
  • 53. تنظیم پارامترها برای مدل‌های فضایی
  • 54. بررسی نتایج مدل‌های فضایی
  • 55. تنظیم پارامترهای MCMC برای مدل‌های بقا
  • 56. مدل‌های کاکس در Stan
  • 57. تنظیم پارامترها برای مدل‌های بقا
  • 58. بررسی نتایج مدل‌های بقا
  • 59. تنظیم پارامترهای MCMC برای مدل‌های گرافیکی
  • 60. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 61. تنظیم پارامترها برای مدل‌های گرافیکی
  • 62. بررسی نتایج مدل‌های گرافیکی
  • 63. تنظیم پارامترهای MCMC برای مدل‌های ناپارامتری
  • 64. مقدمه‌ای بر مدل‌های ناپارامتری بیزی
  • 65. تنظیم پارامترها برای مدل‌های ناپارامتری
  • 66. بررسی نتایج مدل‌های ناپارامتری
  • 67. تنظیم پارامترهای MCMC برای مدل‌های مخلوط
  • 68. مدل‌های مخلوط گوسی در Stan
  • 69. تنظیم پارامترها برای مدل‌های مخلوط
  • 70. بررسی نتایج مدل‌های مخلوط
  • 71. تنظیم پارامترهای MCMC برای مدل‌های یادگیری ماشین بیزی
  • 72. شبکه‌های عصبی بیزی در Stan
  • 73. تنظیم پارامترها برای شبکه‌های عصبی بیزی
  • 74. بررسی نتایج شبکه‌های عصبی بیزی
  • 75. بهینه‌سازی پارامترهای MCMC
  • 76. روش‌های پیشرفته تنظیم پارامترها
  • 77. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 78. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 79. استفاده از ابزارهای خودکار تنظیم پارامتر
  • 80. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 81. معیارهای اطلاعاتی (DIC, WAIC, LOO-CV)
  • 82. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای اطلاعاتی
  • 83. تصمیم‌گیری مدل با معیارهای اطلاعاتی
  • 84. کاربرد عملی تنظیم پارامترهای MCMC
  • 85. مطالعه موردی: تنظیم پارامترها در یک مسئله واقعی
  • 86. نکات پیشرفته و ترفندهای تنظیم پارامتر
  • 87. اشکال‌زدایی (Debugging) در Stan
  • 88. مدیریت حافظه و محاسبات در Stan
  • 89. ملاحظات اخلاقی و حقوقی در استفاده از ابزارهای آماری
  • 90. جمع‌بندی و نگاه به 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.