سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Particle MCMC و چالش‌های محاسباتی

کتاب Particle MCMC و چالش‌های محاسباتی

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 Particle MCMC و چالش‌های محاسباتی

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

موضوع میانی: Particle MCMC (PMCMC)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری زنجیره مارکوف مونت کارلو
  • 2. مبانی نظری احتمال و آمار برای MCMC
  • 3. فرایندهای تصادفی و زنجیره‌های مارکوف
  • 4. معرفی نمونه‌برداری زنجیره مارکوف مونت کارلو
  • 5. الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 6. نکات کاربردی در پیاده‌سازی متروپولیس-هستینگز
  • 7. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 8. کاربرد گیبس سمپلینگ در مدل‌های آماری
  • 9. مقایسه متروپولیس-هستینگز و گیبس سمپلینگ
  • 10. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 11. معیارهای همگرایی: G-M، R-N، و دیگران
  • 12. روش‌های بصری برای تشخیص همگرایی
  • 13. تنظیم پارامترهای MCMC (مانند گام پرش)
  • 14. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 15. نمونه‌برداری اهداف متغیر (Variable Target Sampling)
  • 16. روش‌های MCMC برای مدل‌های بیزی
  • 17. استنتاج بیزی با استفاده از MCMC
  • 18. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی (Bayesian GLMs)
  • 19. کاربرد MCMC در مدل‌های رگرسیونی
  • 20. مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی
  • 21. استفاده از MCMC در مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 22. کاربرد MCMC در تحلیل داده‌های فضایی
  • 23. مدل‌سازی پدیده‌های پرتکرار با MCMC
  • 24. مدل‌های بقا و MCMC
  • 25. مدل‌های نقطه پرتکرار (Point Process Models)
  • 26. MCMC برای مدل‌های ناپارامتریک
  • 27. کاهش ابعاد در مدل‌های MCMC
  • 28. روش‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 29. روش‌های MCMC پیشرفته
  • 30. نمونه‌برداری از توزیع‌های شرطی
  • 31. روش‌های MCMC برای مدل‌های آماری غیرمعمول
  • 32. MCMC در یادگیری ماشین
  • 33. کاربرد MCMC در خوشه‌بندی بیزی
  • 34. مدل‌های گرافیکی و MCMC
  • 35. شبکه‌های بیزی و MCMC
  • 36. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 37. MCMC برای مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 38. استفاده از MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 39. MCMC در بینایی ماشین
  • 40. کاربرد MCMC در مدل‌های زیست‌شناختی
  • 41. MCMC در مدل‌های اقتصادی
  • 42. مدل‌سازی ریسک با MCMC
  • 43. کاربرد MCMC در علوم زمین
  • 44. MCMC در فیزیک آماری
  • 45. شبیه‌سازی سیستم‌های فیزیکی با MCMC
  • 46. MCMC در شیمی محاسباتی
  • 47. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 48. بهینه‌سازی طراحی با MCMC
  • 49. MCMC برای توابع هدف پیچیده
  • 50. روش‌های MCMC با پارامترهای متغیر
  • 51. نمونه‌برداری از توزیع‌های چندوجهی
  • 52. MCMC برای توزیع‌های ترکیبی
  • 53. تکنیک‌های تسریع MCMC
  • 54. نمونه‌برداری موازی در MCMC
  • 55. MCMC مبتنی بر گرادیان
  • 56. الگوریتم‌های MCMC متریک
  • 57. روش‌های MCMC با وزن‌دهی
  • 58. MCMC برای تخمین انتگرال‌های چندگانه
  • 59. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی
  • 60. بهینه‌سازی بیزی با MCMC
  • 61. MCMC برای مدل‌های پویا
  • 62. مدل‌های پویا خطی و MCMC
  • 63. مدل‌های پنهان مارکوف پویا و MCMC
  • 64. MCMC در تحلیل آماری داده‌های حجیم
  • 65. چالش‌های محاسباتی در MCMC
  • 66. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC برای داده‌های بزرگ
  • 67. استفاده از سخت‌افزارهای موازی در MCMC
  • 68. پیاده‌سازی MCMC با کتابخانه‌های تخصصی
  • 69. نرم‌افزارهای آماری و MCMC
  • 70. استفاده از R برای MCMC
  • 71. استفاده از Python برای MCMC
  • 72. استفاده از Stan برای MCMC
  • 73. استفاده از PyMC3 برای MCMC
  • 74. استفاده از TensorFlow Probability برای MCMC
  • 75. روش‌های MCMC در فضای پارامترهای با ابعاد بالا
  • 76. تکنیک‌های کاهش کوواریانس در MCMC
  • 77. MCMC برای توزیع‌های با دم سنگین
  • 78. کاربرد MCMC در مدل‌های عدم قطعیت
  • 79. تخمین عدم قطعیت با MCMC
  • 80. ارزیابی کیفیت شبیه‌سازی MCMC
  • 81. روش‌های اعتبارسنجی MCMC
  • 82. مقایسه نتایج MCMC با روش‌های تحلیلی
  • 83. کاربرد MCMC در استنتاج آماری مقاوم
  • 84. مدل‌سازی با MCMC در حضور داده‌های پرت
  • 85. MCMC برای مدل‌های غیرپارامتری بیزی
  • 86. تکنیک‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های نامتعارف
  • 87. MCMC برای مدل‌های آماری پویا و غیر ایستا
  • 88. استفاده از MCMC در تجزیه و تحلیل تصویر
  • 89. MCMC برای مدل‌های توصیفی داده‌ها
  • 90. کاربرد MCMC در پیش‌بینی آماری
  • 91. تکنیک‌های MCMC برای حل مسائل بهینه‌سازی پیچیده
  • 92. MCMC در مدل‌سازی بیزی سلسله‌مراتبی پیشرفته
  • 93. بررسی همگرایی مدل‌های MCMC پیچیده
  • 94. بهینه‌سازی پارامترها در MCMC با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
  • 95. کاربرد MCMC در علوم داده‌های بزرگ
  • 96. مدل‌سازی آماری با MCMC در حوزه‌های نوین
  • 97. تحلیل حساسیت پارامترها در مدل‌های MCMC
  • 98. روش‌های MCMC برای توزیع‌های با حالت‌های چندگانه
  • 99. کاربرد MCMC در تحلیل اکتشافی داده‌ها
  • 100. MCMC برای مدل‌های آماری تفسیرپذیر

📚 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.