سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب قدرت و انعطاف‌پذیری No-U-Turn Sampler در تحلیل داده

کتاب قدرت و انعطاف‌پذیری No-U-Turn Sampler در تحلیل داده

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 قدرت و انعطاف‌پذیری No-U-Turn Sampler در تحلیل داده

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

موضوع میانی: No-U-Turn Sampler (NUTS)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی No-U-Turn Sampler
  • 2. معرفی MCMC و نمونه‌بردارها
  • 3. نیاز به نمونه‌بردارهای کارآمد
  • 4. تاریخچه نمونه‌بردارهای مارکوف چین مونت کارلو
  • 5. مفاهیم اساسی احتمال شرطی
  • 6. توزیع پسین و پیشین
  • 7. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 8. مدل‌های آماری مقدماتی
  • 9. توزیع نرمال و خواص آن
  • 10. توزیع گاما و بتا
  • 11. توزیع پواسون و دوجمله‌ای
  • 12. مقدمه‌ای بر توزیع‌های چندمتغیره
  • 13. توزیع نرمال چندمتغیره
  • 14. توزیع گاما چندمتغیره
  • 15. روش‌های تخمین پارامتر
  • 16. حداکثر درستنمایی (MLE)
  • 17. روش گشتاورها (MoM)
  • 18. اعتماد به تخمین‌ها: فواصل اطمینان
  • 19. مقدمه‌ای بر استنباط بیزی
  • 20. مفهوم توزیع پسین
  • 21. اهمیت انتخاب پیشین مناسب
  • 22. مشکلات محاسباتی در استنباط بیزی
  • 23. نیاز به روش‌های شبیه‌سازی
  • 24. روش‌های نمونه‌برداری ساده
  • 25. نمونه‌گیری از پیشین (Prior Sampling)
  • 26. نمونه‌گیری پذیرش-رد (Acceptance-Rejection)
  • 27. محدودیت‌های روش‌های ساده
  • 28. مقدمه‌ای بر زنجیره مارکوف
  • 29. تعریف زنجیره مارکوف
  • 30. ماتریس انتقال
  • 31. حالات پایدار
  • 32. همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 33. مفهوم توزیع ایستای زنجیره مارکوف
  • 34. شرط اقلیدسی بودن (Irreducibility)
  • 35. شرط بازگشتی (Recurrence)
  • 36. شرط اقلیدسی بودن و بازگشتی بودن
  • 37. مفهوم زمان توقف (Stopping Time)
  • 38. تبدیل به زنجیره مارکوف
  • 39. اصول طراحی زنجیره مارکوف
  • 40. هدف: رسیدن به توزیع هدف
  • 41. مفهوم حالت گذرا
  • 42. ایجاد مسیرهای ممکن
  • 43. شرط تعادل جزئی (Detailed Balance)
  • 44. مفهوم تعادل جزئی
  • 45. چرا تعادل جزئی مهم است؟
  • 46. چگونگی برقراری تعادل جزئی
  • 47. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 48. مراحل الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 49. تابع پیش‌نهادی (Proposal Function)
  • 50. محاسبه نسبت پذیرش
  • 51. Metropolis-Hastings در عمل
  • 52. محدودیت‌های Metropolis-Hastings
  • 53. مقدمه‌ای بر نمونه‌بردار Gibbs
  • 54. مراحل نمونه‌بردار Gibbs
  • 55. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 56. کاربرد Gibbs در مدل‌های پیچیده
  • 57. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs
  • 58. مزایا و معایب هر دو روش
  • 59. نیاز به نمونه‌بردار کارآمدتر
  • 60. مقدمه‌ای بر Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 61. انگیزه پشت HMC
  • 62. قیاس با فیزیک هامیلتونی
  • 63. معادلات حرکت در HMC
  • 64. مفهوم انرژی پتانسیل و جنبشی
  • 65. نقش گرادیان توزیع هدف
  • 66. الگوریتم HMC
  • 67. مراحل شبیه‌سازی حرکت
  • 68. انتگرال‌گیری عددی در HMC
  • 69. مفهوم گام زمانی (Time Step)
  • 70. اصول No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 71. مشکلات HMC سنتی
  • 72. نیاز به تطبیق گام زمانی
  • 73. ایده اصلی NUTS
  • 74. مدیریت گام زمانی پویا
  • 75. توقف بر اساس بازگشت مسیر
  • 76. الگوریتم NUTS: جزئیات
  • 77. ساختار بازگشتی NUTS
  • 78. تعیین جهت حرکت
  • 79. شرایط توقف در NUTS
  • 80. مزایای NUTS نسبت به HMC
  • 81. کارایی در ابعاد بالا
  • 82. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 83. کاربرد NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 84. مدل‌های بیزی سلسله‌مراتبی
  • 85. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 86. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 87. مدل‌های فضایی بیزی
  • 88. نکاتی برای تنظیم پارامترهای NUTS
  • 89. انتخاب گام زمانی اولیه
  • 90. تنظیم تعداد تکرارها
  • 91. تشخیص همگرایی زنجیره
  • 92. معیارهای همگرایی (R-hat, ESS)
  • 93. تجزیه و تحلیل نتایج
  • 94. تفسیر توزیع‌های پسین
  • 95. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 96. مقایسه مدل‌ها
  • 97. نکات پیشرفته در NUTS
  • 98. استفاده از NUTS در نرم‌افزارهای آماری
  • 99. پیاده‌سازی NUTS در پایتون (PyMC, Stan)
  • 100. کاربرد NUTS در پژوهش‌های علمی

📚 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.