سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب نکات کلیدی در تنظیم پارامترهای MCMC در عمل

کتاب نکات کلیدی در تنظیم پارامترهای MCMC در عمل

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 نکات کلیدی در تنظیم پارامترهای MCMC در عمل

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

موضوع میانی: انتخاب پارامترهای الگوریتم (Parameter Tuning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف
  • 2. مبانی نظری MCMC
  • 3. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 4. انتخاب توزیع پیش‌نهاددهنده
  • 5. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 6. تنظیم پارامتر گام در Metropolis-Hastings
  • 7. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 8. شرایط لازم برای Gibbs Sampling
  • 9. ترکیب Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 10. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 11. نمودارهایtrace برای ارزیابی همگرایی
  • 12. آماره‌های اتوکورلاسیون
  • 13. روش‌های تشخیص همگرایی (Gelman-Rubin)
  • 14. تفسیر نتایج همگرایی
  • 15. انتخاب تعداد تکرارها
  • 16. تولید نمونه‌های مستقل
  • 17. کاهش همبستگی نمونه‌ها
  • 18. روش‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 19. کاربرد MCMC در استنباط بیزی
  • 20. برآورد پارامترهای مدل‌های بیزی
  • 21. محاسبه توزیع پسین
  • 22. اعتماد بازه‌های بیزی
  • 23. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 24. مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی
  • 25. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 26. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 27. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 28. مدل‌های خوشه‌بندی بیزی
  • 29. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین بیزی
  • 30. شبکه‌های عصبی بیزی
  • 31. ماشین‌های بردار پشتیبان بیزی
  • 32. مدل‌های گرافیکی بیزی
  • 33. استنتاج در مدل‌های گرافیکی
  • 34. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 35. تحلیل داده‌های بزرگ با MCMC
  • 36. کاربرد MCMC در آمار زیستی
  • 37. مدل‌سازی بقا با MCMC
  • 38. کاربرد MCMC در علوم اقتصادی
  • 39. مدل‌سازی اقتصادسنجی بیزی
  • 40. کاربرد MCMC در فیزیک آماری
  • 41. مدل‌سازی سیستم‌های فیزیکی با MCMC
  • 42. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 43. بهینه‌سازی پارامترها با MCMC
  • 44. تست حساسیت پارامترها
  • 45. بررسی پایداری مدل
  • 46. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 47. تحلیل داده‌های پیمایشی با MCMC
  • 48. کاربرد MCMC در علوم کامپیوتر
  • 49. شبیه‌سازی سیستم‌ها با MCMC
  • 50. کاربرد MCMC در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 51. ملاحظات محاسباتی در MCMC
  • 52. بهینه‌سازی کد MCMC
  • 53. استفاده از سخت‌افزار موازی
  • 54. روش‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 55. نمونه‌برداری از توزیع‌های چندوجهی
  • 56. نمونه‌برداری از توزیع‌های با ابعاد بالا
  • 57. نمونه‌برداری از توزیع‌های با مد‌های متعدد
  • 58. روش‌های نمونه‌برداری مبتنی بر گرادیان
  • 59. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 60. No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 61. مزایا و معایب HMC
  • 62. تنظیم پارامترهای HMC
  • 63. کاربرد HMC در مدل‌های پیچیده
  • 64. کاربرد MCMC در مسائل بهینه‌سازی
  • 65. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای بهینه‌سازی
  • 66. کاربرد MCMC در مسائل جستجو
  • 67. روش‌های جستجوی بیزی
  • 68. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌ها
  • 69. حفظ حریم خصوصی در تحلیل داده
  • 70. استانداردهای علمی در گزارش‌دهی نتایج
  • 71. معیارهای ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 72. بررسی توزیع‌های حاشیه‌ای
  • 73. بررسی توزیع‌های مشترک
  • 74. روش‌های تشخیص مقادیر پرت در نمونه‌ها
  • 75. مدیریت داده‌های گمشده با MCMC
  • 76. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 77. مقایسه روش‌های MCMC
  • 78. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله
  • 79. نکات عملی در اجرای MCMC
  • 80. اشکال‌زدایی کدهای MCMC
  • 81. ارتباط با جامعه علمی MCMC
  • 82. منابع برای مطالعه بیشتر در MCMC
  • 83. کتاب‌های مرجع در MCMC
  • 84. مقالات کلیدی در MCMC
  • 85. نرم‌افزارهای MCMC
  • 86. آموزش پیشرفته MCMC
  • 87. کاربرد MCMC در مسائل دینامیکی
  • 88. مدل‌سازی فرآیندهای تصادفی با MCMC
  • 89. بررسی طول عمر سیستم‌ها
  • 90. تحلیل ریسک با MCMC
  • 91. مدل‌سازی تصمیم‌گیری با MCMC
  • 92. تحلیل رفتار مصرف‌کننده با MCMC
  • 93. کاربرد MCMC در رباتیک
  • 94. کنترل بهینه با MCMC
  • 95. شناسایی مدل با MCMC
  • 96. یادگیری تقویتی بیزی
  • 97. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 98. استنتاج بیزی در پردازش تصویر
  • 99. مدل‌سازی نویز با MCMC
  • 100. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی

📚 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.