سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب روش‌های MCMC برای دستیابی به توزیع پسین

کتاب روش‌های MCMC برای دستیابی به توزیع پسین

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 روش‌های MCMC برای دستیابی به توزیع پسین

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

موضوع میانی: توزیع پسین (Posterior Distribution)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف
  • 2. مفاهیم اولیه زنجیره مارکوف
  • 3. فضای حالت و زمان گسسته
  • 4. ماتریس انتقال
  • 5. توزیع پایدار
  • 6. کاربرد زنجیره مارکوف در مدل‌سازی
  • 7. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو
  • 8. تولید اعداد تصادفی
  • 9. شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 10. اصول نمونه‌گیری از توزیع‌ها
  • 11. محدودیت‌های نمونه‌گیری مستقیم
  • 12. معرفی توزیع پسین در استنباط بیزی
  • 13. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 14. توزیع پیشین و تابع درست‌نمایی
  • 15. چالش‌های محاسبه توزیع پسین
  • 16. روش‌های تقریبی برای استنباط بیزی
  • 17. مقدمه‌ای بر MCMC
  • 18. نیاز به روش‌های MCMC
  • 19. نگاه کلی به الگوریتم‌های MCMC
  • 20. الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 21. گام اول: پیشنهاد مقدار جدید
  • 22. گام دوم: محاسبه نسبت پذیرش
  • 23. گام سوم: تصمیم‌گیری برای پذیرش یا رد
  • 24. پیاده‌سازی الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 25. مثال‌های کاربردی متروپولیس-هستینگز
  • 26. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس
  • 27. مفهوم متغیرهای شرطی
  • 28. نمونه‌گیری متوالی از توزیع‌های شرطی
  • 29. پیاده‌سازی الگوریتم گیبس
  • 30. مزایا و معایب نمونه‌گیری گیبس
  • 31. مقایسه متروپولیس-هستینگز و گیبس
  • 32. انتخاب بین الگوریتم‌ها
  • 33. مشکل همگرایی در MCMC
  • 34. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 35. آزمون‌های مختلف همگرایی
  • 36. روش‌های تشخیص ناهمگرایی
  • 37. تفسیر نتایج شبیه‌سازی MCMC
  • 38. نمونه‌گیری از گره‌های زنجیره
  • 39. حذف دوران گذار (Burn-in)
  • 40. نمونه‌گیری پسا-همگرا
  • 41. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 42. محاسبه آماره‌های توزیع پسین
  • 43. میانگین، واریانس و صدک‌ها
  • 44. توزیع‌های پسین چندمتغیره
  • 45. تصویرسازی توزیع‌های پسین
  • 46. نمودارهای پراکندگی
  • 47. نمودارهای هیستوگرام
  • 48. تجزیه و تحلیل حساسیت
  • 49. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 50. تأثیر توزیع پیشین بر نتایج
  • 51. روش‌های پیشین غیرمطلع (Uninformative Priors)
  • 52. روش‌های پیشین مطلع (Informative Priors)
  • 53. روش‌های بیزی سلسله‌مراتبی
  • 54. مدل‌های خطی بیزی
  • 55. رگرسیون خطی بیزی
  • 56. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 57. مدل‌های رگرسیون لجستیک بیزی
  • 58. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 59. کاربرد MCMC در مدل‌های پیچیده
  • 60. مدل‌سازی آماری در علوم اجتماعی
  • 61. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 62. مدل‌سازی مالی با MCMC
  • 63. بهینه‌سازی بیزی
  • 64. یادگیری ماشین بیزی
  • 65. شبکه‌های بیزی
  • 66. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 67. مقدمه‌ای بر MCMC در یادگیری عمیق
  • 68. کاربرد MCMC در شبکه‌های عصبی بیزی
  • 69. بهبود دقت مدل‌ها با MCMC
  • 70. بررسی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 71. ملاحظات محاسباتی در MCMC
  • 72. کارایی الگوریتم‌ها
  • 73. توزیع بار محاسباتی
  • 74. کاهش زمان شبیه‌سازی
  • 75. استفاده از موازی‌سازی
  • 76. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای MCMC
  • 77. بسته‌های نرم‌افزاری R و Python
  • 78. Stan و PyMC3
  • 79. JAGS و BUGS
  • 80. مقایسه ابزارهای نرم‌افزاری
  • 81. نکات پیشرفته در MCMC
  • 82. نمونه‌گیری با وزن‌دهی مجدد (Resampling)
  • 83. روش‌های نمونه‌گیری از اهمیت (Importance Sampling)
  • 84. ترکیب روش‌های MCMC
  • 85. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌ها
  • 86. حفظ حریم خصوصی
  • 87. امنیت داده‌ها
  • 88. کاربردهای MCMC در تحقیقات علمی
  • 89. تأیید مدل‌های علمی
  • 90. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده
  • 91. استنتاج در حضور داده‌های ناقص
  • 92. تحلیل داده‌های مشاهداتی
  • 93. پیش‌بینی و برنامه‌ریزی
  • 94. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده MCMC
  • 95. تحولات آتی در الگوریتم‌های MCMC
  • 96. کاربردهای جدید MCMC
  • 97. نقش MCMC در علم داده

📚 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.