سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب توزیع پیشهادگر در MCMC: از تئوری تا کاربرد

کتاب توزیع پیشهادگر در MCMC: از تئوری تا کاربرد

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 توزیع پیشهادگر در MCMC: از تئوری تا کاربرد

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

موضوع میانی: انتخاب توزیع گام (Proposal Distribution Selection)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری در زنجیره‌های مارکوف
  • 2. مبانی نظری زنجیره‌های مارکوف و فرآیندهای تصادفی
  • 3. مفهوم حالت سکون و همگرایی در زنجیره‌های مارکوف
  • 4. الگوریتم رابرتز-هستینگز برای نمونه‌برداری
  • 5. مقدمه ای بر توزیع های پیشنهادگر
  • 6. اهمیت توزیع پیشنهادگر در MCMC
  • 7. ویژگی های یک توزیع پیشنهادگر خوب
  • 8. انتخاب توزیع پیشنهادگر مناسب
  • 9. توزیع پیشنهادگر گوسی (Gaussian Proposal)
  • 10. مزایا و معایب توزیع پیشنهادگر گوسی
  • 11. توزیع پیشنهادگر یکنواخت (Uniform Proposal)
  • 12. کاربرد توزیع پیشنهادگر یکنواخت
  • 13. توزیع پیشنهادگر لاپلاس (Laplace Proposal)
  • 14. مقایسه توزیع پیشنهادگر لاپلاس با گوسی
  • 15. توزیع پیشنهادگر t-Student
  • 16. تنظیم پارامتر توزیع پیشنهادگر
  • 17. اثر اندازه گام بر همگرایی
  • 18. بهینه‌سازی اندازه گام برای توزیع پیشنهادگر
  • 19. تکنیک های تنظیم اندازه گام
  • 20. آموزش اندازه گام (Step Size Learning)
  • 21. الگوریتم Metropolis-Hastings (MH)
  • 22. مراحل اجرای الگوریتم MH
  • 23. قانون پذیرش در MH
  • 24. محاسبه نسبت پذیرش
  • 25. توزیع پیشنهادگر متقارن در MH
  • 26. توزیع پیشنهادگر نامتقارن در MH
  • 27. توزیع پیشنهادگر مستقل
  • 28. اعمال MH بر روی توزیع های پیچیده
  • 29. مثال کاربردی MH برای توزیع بیزی
  • 30. تنظیم پارامترهای توزیع پیشنهادگر در MH
  • 31. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 32. مبانی نظری نمونه‌گیری گیبس
  • 33. کاربرد گیبس در توزیع های شرطی
  • 34. مقایسه MH و گیبس
  • 35. شرایط لازم برای استفاده از گیبس
  • 36. ترکیب MH و گیبس
  • 37. مثال کاربردی گیبس در مدل های آماری
  • 38. تنظیم پارامترهای گیبس
  • 39. عیب یابی در نمونه‌گیری گیبس
  • 40. روش های ارزیابی همگرایی MCMC
  • 41. شاخص R-Hat (Gelman-Rubin)
  • 42. تحلیل سری زمانی نمونه ها
  • 43. تست های بصری همگرایی
  • 44. محاسبه خطای استاندارد نمونه‌گیری
  • 45. مدیریت نمونه های اولیه (Burn-in)
  • 46. حذف نمونه های اولیه
  • 47. تعداد تکرار لازم برای همگرایی
  • 48. اهمیت نمونه‌گیری از توزیع هدف
  • 49. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
  • 50. توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 51. محاسبه امید ریاضی از توزیع پسین
  • 52. محاسبه واریانس از توزیع پسین
  • 53. محاسبه فواصل اطمینان بیزی
  • 54. کاربرد MCMC در برآورد پارامترها
  • 55. مدل های خطی تعمیم یافته (GLMs) با MCMC
  • 56. مدل های سلسله مراتبی (Hierarchical Models) با MCMC
  • 57. مدل های گرافیکی (Graphical Models) با MCMC
  • 58. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 59. شبکه های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 60. مدل های موضوعی (Topic Models) با MCMC
  • 61. تشخیص تصویر با MCMC
  • 62. پردازش زبان طبیعی با MCMC
  • 63. اقتصاد سنجی با MCMC
  • 64. مدل های سری زمانی با MCMC
  • 65. مدل های بقا (Survival Models) با MCMC
  • 66. مدل های آماری در علوم زیستی با MCMC
  • 67. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 68. تحلیل داده های پیمایشی با MCMC
  • 69. مدل سازی شبکه های اجتماعی با MCMC
  • 70. کاربرد MCMC در علوم مالی
  • 71. مدل سازی ریسک با MCMC
  • 72. بهینه سازی پرتفوی با MCMC
  • 73. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 74. بهینه سازی طراحی با MCMC
  • 75. مدل سازی سیستم های پیچیده با MCMC
  • 76. روش های پیشرفته در MCMC
  • 77. نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 78. مقایسه Importance Sampling با MCMC
  • 79. روش های MCMC قابل موازی سازی
  • 80. کاربرد MCMC در محاسبات توزیع شده
  • 81. پیاده سازی MCMC با زبان های برنامه نویسی
  • 82. کتابخانه های MCMC در پایتون (PyMC3, Stan)
  • 83. کتابخانه های MCMC در R (rjags, nimble)
  • 84. چالش ها و راه حل ها در MCMC
  • 85. مشکل توزیع های چندوجهی
  • 86. راهکارهای مواجهه با توزیع های چندوجهی
  • 87. محدودیت های MCMC
  • 88. مقایسه MCMC با روش های تحلیلی
  • 89. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MCMC
  • 90. تفسیر نتایج MCMC
  • 91. ارتباط MCMC با فیزیک آماری
  • 92. کاربرد MCMC در شبیه سازی های فیزیکی
  • 93. تکامل MCMC و آینده پژوهش
  • 94. مروری بر جدیدترین الگوریتم ها
  • 95. کاربرد MCMC در هوش مصنوعی
  • 96. توزیع های نرمالیزه نشده
  • 97. محاسبه انتگرال های پیچیده با MCMC
  • 98. کاربرد MCMC در بهینه سازی ترکیبیاتی
  • 99. انتخاب توزیع پیشنهادگر بهینه
  • 100. مطالعه موردی: مدل سازی داده های واقعی

📚 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.