سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای عملی MCMC برای مدل‌های چندوجهی

کتاب راهنمای عملی MCMC برای مدل‌های چندوجهی

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 راهنمای عملی MCMC برای مدل‌های چندوجهی

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

موضوع میانی: مشکل نمونه‌گیری از توزیع‌های چندوجهی (Multimodal Distributions)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مفاهیم پایه زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فرآیندهای مارکوف زمان پیوسته
  • 4. فرآیندهای مارکوف زمان گسسته
  • 5. تعریف فضای حالت و انتقال حالت
  • 6. ماتریس انتقال حالت
  • 7. توزیع حالت پایدار
  • 8. شبکه‌های بیزی و مدل‌های گرافیکی
  • 9. مقدمه‌ای بر مدل‌های چندوجهی
  • 10. انواع مدل‌های چندوجهی
  • 11. کاربرد مدل‌های چندوجهی در علوم
  • 12. مفاهیم پایه احتمال و آمار
  • 13. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمالی
  • 14. امید ریاضی و واریانس
  • 15. قضیه حد مرکزی
  • 16. استنتاج آماری
  • 17. برآورد حداکثر درستنمایی (MLE)
  • 18. روش گشتاورها (Method of Moments)
  • 19. استنتاج بیزی
  • 20. قضیه بیز
  • 21. توزیع پیشین و پسین
  • 22. توزیع‌های پیشین متداول
  • 23. روش‌های نمونه‌برداری از توزیع پسین
  • 24. مقدمه‌ای بر روش‌های MCMC
  • 25. ایده اصلی MCMC
  • 26. مزایا و معایب MCMC
  • 27. الگوریتم‌های MCMC پایه
  • 28. الگوریتم نمونه‌گیری از گام‌های تصادفی (Random Walk Metropolis)
  • 29. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 30. انتخاب گام پیشنهادی (Proposal Distribution)
  • 31. همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 32. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 33. نمودارهای زنجیره (Trace Plots)
  • 34. آماره‌های جمع‌کننده (Autocorrelation Function)
  • 35. کاهش واریانس (Variance Reduction)
  • 36. روش‌های نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
  • 37. نمونه‌گیری ریژکت (Rejection Sampling)
  • 38. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 39. شرایط لازم برای گیبس سمپلینگ
  • 40. کاربرد گیبس سمپلینگ در مدل‌های چندوجهی
  • 41. تکنیک‌های پیشرفته MCMC
  • 42. فیلتر کالمن و بسط آن
  • 43. فیلتر ذرات (Particle Filters)
  • 44. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 45. کاربرد HMM در پردازش سیگنال
  • 46. مدل‌های پنهان مارکوف پنهان (Deep HMM)
  • 47. مدل‌های گرافیکی پنهان مارکوف
  • 48. مدل‌های خودرگرسیو (AR) و میانگین متحرک (MA)
  • 49. مدل‌های ARMA و ARIMA
  • 50. مدل‌های فضایی-زمانی
  • 51. مدل‌های چندوجهی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 52. مدل‌های موضوعی (Topic Models)
  • 53. مدل تخصیص پنهان دیریکله (LDA)
  • 54. کاربرد LDA در تحلیل متن
  • 55. مدل‌های تولید متن (Language Models)
  • 56. مدل‌های چندوجهی در بینایی ماشین
  • 57. تشخیص اشیاء
  • 58. تفسیر تصاویر
  • 59. مدل‌های چندوجهی در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 60. تحلیل داده‌های ژنومیک
  • 61. مدل‌سازی شبکه‌های زیستی
  • 62. مدل‌های چندوجهی در علوم اجتماعی
  • 63. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 64. مدل‌سازی رفتار انسانی
  • 65. مدل‌های چندوجهی در اقتصاد و مالی
  • 66. پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی
  • 67. مدل‌سازی ریسک
  • 68. پیاده‌سازی MCMC در نرم‌افزارهای آماری
  • 69. زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 70. کتابخانه‌های NumPy و SciPy
  • 71. کتابخانه PyMC3
  • 72. کتابخانه Stan
  • 73. پیاده‌سازی MCMC در زبان R
  • 74. بسته‌های MCMC در R
  • 75. استفاده از Stan در R
  • 76. ملاحظات عملی در MCMC
  • 77. انتخاب پارامترهای الگوریتم
  • 78. تنظیم گام پیشنهادی
  • 79. بررسی حساسیت به پارامترها
  • 80. مدل‌سازی عدم قطعیت
  • 81. ارزیابی دقت مدل
  • 82. اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
  • 83. مقایسه مدل‌های مختلف
  • 84. موضوعات پیشرفته در MCMC
  • 85. MCMC برای مدل‌های غیرخطی
  • 86. MCMC برای مدل‌های با ابعاد بالا
  • 87. MCMC در زمان واقعی (Real-time MCMC)
  • 88. روش‌های MCMC موازی
  • 89. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین عمیق
  • 90. شبیه‌سازی و تحلیل داده‌های پیچیده
  • 91. تفسیر نتایج MCMC در عمل
  • 92. ارتباط با سایر روش‌های مدل‌سازی
  • 93. کاربردهای صنعتی MCMC
  • 94. چالش‌های پیاده‌سازی MCMC
  • 95. آینده MCMC در تحقیقات علمی
  • 96. جمع‌بندی و چشم‌انداز

📚 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.