سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تفاوت‌های بنیادین: فرکانسی در مقابل بیزی و چرایی نیاز به MCMC

کتاب تفاوت‌های بنیادین: فرکانسی در مقابل بیزی و چرایی نیاز به 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 تفاوت‌های بنیادین: فرکانسی در مقابل بیزی و چرایی نیاز به MCMC

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

موضوع میانی: استنتاج فرکانسی (Frequentist Inference)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری و استنباط
  • 2. مفاهیم احتمال و آمار مقدماتی
  • 3. فضای نمونه و رویدادها
  • 4. احتمال شرطی و قضیه بیز
  • 5. قضیه بیز در عمل: مثال‌ها
  • 6. مقدمه‌ای بر استنباط بیزی
  • 7. استنباط فرکانسی: مفاهیم کلیدی
  • 8. تخمین‌گرهای بیشینه درست‌نمایی
  • 9. فاصله‌های اطمینان و آزمون فرض
  • 10. تفاوت‌های بنیادین: فرکانسی در مقابل بیزی
  • 11. چرا MCMC؟ نیاز به روش‌های تقریبی
  • 12. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 13. فضای حالت و انتقال حالات
  • 14. ماتریس‌های انتقال
  • 15. قضیه حد مرکزی برای زنجیره‌ها
  • 16. معرفی نمونه‌گیری از طریق زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 17. الگوریتم‌های MCMC: نمای کلی
  • 18. Metropolis-Hastings: الگوریتم اصلی
  • 19. Metropolis-Hastings: جزئیات پیاده‌سازی
  • 20. Gibbs Sampling: یک الگوریتم خاص
  • 21. Gibbs Sampling: جزئیات پیاده‌سازی
  • 22. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 23. کاربردهای MCMC در استنباط بیزی
  • 24. مدل‌های ساده بیزی با MCMC
  • 25. استنباط پارامترهای مدل‌های خطی با MCMC
  • 26. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 27. نمونه‌گیری از مدل‌های سلسله مراتبی
  • 28. کاربردهای MCMC در یادگیری ماشین
  • 29. شبکه‌های بیزی و MCMC
  • 30. مدل‌های گرافیکی و MCMC
  • 31. مدل‌های پنهان مارکوف و MCMC
  • 32. کاربردهای MCMC در پردازش سیگنال
  • 33. تحلیل سری‌های زمانی با MCMC
  • 34. مدل‌های اقتصادسنجی بیزی
  • 35. کاربردهای MCMC در علوم زیستی
  • 36. مدل‌سازی جمعیت با MCMC
  • 37. کاربردهای MCMC در علوم اجتماعی
  • 38. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 39. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 40. معیارهای همگرایی: G-test
  • 41. معیارهای همگرایی: R-hat
  • 42. معیارهای همگرایی: Trace plots
  • 43. معیارهای همگرایی: Autocorrelation plots
  • 44. تکنیک‌های بهبود همگرایی
  • 45. نمونه‌گیری با پارامترهای متغیر
  • 46. نمونه‌گیری با استفاده از Importance Sampling
  • 47. نمونه‌گیری با استفاده از Sequential Monte Carlo
  • 48. MCMC در مقابل روش‌های تحلیلی
  • 49. MCMC در مقابل روش‌های Variational Inference
  • 50. چالش‌های عملی در استفاده از MCMC
  • 51. انتخاب پیشین‌های مناسب
  • 52. انتخاب تابع درست‌نمایی مناسب
  • 53. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 54. مدیریت حجم داده‌های بزرگ
  • 55. پیچیدگی محاسباتی MCMC
  • 56. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های MCMC
  • 57. MCMC برای مدل‌های با ابعاد بالا
  • 58. MCMC در یادگیری عمیق بیزی
  • 59. شبکه‌های عصبی بیزی با MCMC
  • 60. مدل‌های مولد بیزی با MCMC
  • 61. کاربردهای MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 62. تحلیل احساسات با MCMC
  • 63. موضوع‌مدل‌سازی با MCMC
  • 64. استخراج اطلاعات با MCMC
  • 65. کاربردهای MCMC در بینایی ماشین
  • 66. تشخیص اشیاء با MCMC
  • 67. بخش‌بندی تصاویر با MCMC
  • 68. ردیابی اشیاء با MCMC
  • 69. MCMC در نرم‌افزارهای آماری
  • 70. پکیج‌های MCMC در R
  • 71. پکیج‌های MCMC در Python
  • 72. پکیج‌های MCMC در Stan
  • 73. پکیج‌های MCMC در JAGS
  • 74. برنامه‌نویسی MCMC از ابتدا
  • 75. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings سفارشی
  • 76. پیاده‌سازی Gibbs Sampling سفارشی
  • 77. بهینه‌سازی پیاده‌سازی MCMC
  • 78. آزمون عملکرد الگوریتم‌های MCMC
  • 79. مقایسه نتایج MCMC با روش‌های دیگر
  • 80. تفسی
  • 81. ر نتایج MCMC
  • 82. تجسم نتایج MCMC
  • 83. گزارش‌دهی نتایج MCMC
  • 84. آینده MCMC و روش‌های مرتبط
  • 85. پیشرفت‌های اخیر در MCMC
  • 86. روش‌های MCMC موازی
  • 87. MCMC و محاسبات کوانتومی
  • 88. MCMC در هوش مصنوعی اخلاقی
  • 89. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MCMC
  • 90. جمع‌بندی و نکات کلیدی MCMC
  • 91. تمرین‌های عملی با MCMC
  • 92. پروژه نهایی با استفاده از MCMC

📚 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.