سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب MCMC برای مسائل با ابعاد بالا

کتاب MCMC برای مسائل با ابعاد بالا

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 MCMC برای مسائل با ابعاد بالا

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

موضوع میانی: محدودیت‌ها و موارد استفاده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف
  • 2. مبانی احتمال و آمار در روش‌های MCMC
  • 3. مفاهیم زنجیره مارکوف
  • 4. انتقال حالت در زنجیره‌های مارکوف
  • 5. زمان‌های بازگشت و حالت‌های ارگودیک
  • 6. همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 7. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مونت کارلو
  • 8. کاربرد شبیه‌سازی مونت کارلو در آمار
  • 9. مفاهیم نمونه‌گیری اولیه
  • 10. توزیع هدف و توزیع نمونه‌گیری
  • 11. تکنیک‌های نمونه‌گیری اولیه
  • 12. نمونه‌گیری اهمیت
  • 13. نمونه‌گیری اهمیت با تقسیم‌بندی
  • 14. مقدمه‌ای بر روش‌های MCMC
  • 15. نظریه اساسی MCMC
  • 16. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 17. مراحل الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 18. انتخاب تابع پیشنهاد در متروپلیس-هستینگز
  • 19. همگرایی در متروپلیس-هستینگز
  • 20. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 21. مراحل الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 22. شرایط استفاده از گیبس سمپلینگ
  • 23. مقایسه متروپلیس-هستینگز و گیبس سمپلینگ
  • 24. کاربردهای MCMC در استنباط بیزی
  • 25. استنباط بیزی و توزیع پسین
  • 26. محاسبه توزیع پسین با MCMC
  • 27. تخمین پارامترها با MCMC
  • 28. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 29. ارزیابی همگرایی MCMC
  • 30. نمودارهای trace plot
  • 31. آمار خودهمبستگی
  • 32. شاخص‌های ارزیابی همگرایی (Gelman-Rubin)
  • 33. کاهش طول burn-in
  • 34. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 35. توزیع‌های چندمتغیره
  • 36. MCMC برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 37. MCMC برای مدل‌های سلسله مراتبی
  • 38. MCMC در شبکه‌های بیزی
  • 39. مدل‌سازی ساختاری با MCMC
  • 40. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 41. کشف الگو با MCMC
  • 42. پیش‌بینی با MCMC
  • 43. مدل‌سازی آماری در علوم اقتصادی
  • 44. کاربرد MCMC در تحلیل سری‌های زمانی
  • 45. مدل‌های ARIMA و MCMC
  • 46. مدل‌های پنهان مارکوف و MCMC
  • 47. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 48. مدل‌سازی جمعیت با MCMC
  • 49. تحلیل داده‌های ژنومیک با MCMC
  • 50. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 51. تحلیل داده‌های پیمایشی با MCMC
  • 52. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده با MCMC
  • 53. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 54. بهینه‌سازی با MCMC
  • 55. مدل‌سازی قابلیت اطمینان با MCMC
  • 56. مقدمه‌ای بر مسائل با ابعاد بالا
  • 57. چالش‌های ابعاد بالا در آمار
  • 58. روش‌های کاهش ابعاد
  • 59. تکنیک‌های نمونه‌گیری در ابعاد بالا
  • 60. MCMC برای مسائل با ابعاد بالا
  • 61. بهینه‌سازی در فضاهای با ابعاد بالا
  • 62. جستجو در فضاهای با ابعاد بالا
  • 63. تکنیک‌های نمونه‌گیری در فضاهای با ابعاد بالا
  • 64. MCMC در یادگیری عمیق
  • 65. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و MCMC
  • 66. شبکه‌های عصبی بیزی و MCMC
  • 67. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 68. تکنیک‌های استنتاج در پردازش تصویر
  • 69. تقویت تصویر با MCMC
  • 70. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 71. مدل‌سازی موضوعی با MCMC
  • 72. تحلیل احساسات با MCMC
  • 73. مباحث پیشرفته در MCMC
  • 74. روش‌های MCMC تطبیقی
  • 75. MCMC با استفاده از موازی‌سازی
  • 76. MCMC برای داده‌های حجیم
  • 77. محدودیت‌های MCMC
  • 78. نکات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 79. انتخاب نرم‌افزار مناسب برای MCMC
  • 80. تفسیر نتایج MCMC
  • 81. ارزیابی عملی مدل‌های MCMC
  • 82. مطالعات موردی پیشرفته MCMC
  • 83. MCMC در مدل‌های فضایی-زمانی
  • 84. مدل‌سازی ریسک با MCMC
  • 85. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی سبد سهام
  • 86. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 87. مدل‌سازی انتشار اطلاعات با MCMC
  • 88. بهینه‌سازی پارامترهای مدل با MCMC
  • 89. یادگیری پارامترهای مدل‌های پیچیده
  • 90. استنتاج در مدل‌های غیرخطی
  • 91. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 92. تحلیل آماری داده‌های بزرگ
  • 93. مدل‌سازی پیش‌بینانه با 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.