سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

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 ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمات و اصول اولیه MCMC
  • 2. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 3. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 4. توابع احتمال و توابع چگالی احتمال
  • 5. قانون بیز و استنباط بیزی
  • 6. مفهوم توزیع پیشین و پسین
  • 7. روش‌های نمونه‌گیری از توزیع‌ها
  • 8. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 9. کاربرد MCMC در آمار و یادگیری ماشین
  • 10. معرفی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 11. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings در Stan
  • 12. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 13. پیاده‌سازی Gibbs Sampling در Stan
  • 14. مفهوم زنجیره مارکوف و فضای حالت
  • 15. همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 16. معیارهای ارزیابی همگرایی MCMC
  • 17. روش‌های تشخیص واگرایی
  • 18. نمودارهای Trace Plot و Autocorrelation
  • 19. شاخص R-hat (Gelman-Rubin)
  • 20. روش‌های کاهش واریانس نمونه‌گیری
  • 21. نمونه‌گیری Importance Sampling
  • 22. کاربرد Importance Sampling در Stan
  • 23. روش‌های پیشرفته MCMC
  • 24. الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 25. مزایای HMC نسبت به Metropolis-Hastings
  • 26. پیاده‌سازی HMC در Stan
  • 27. الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 28. مزایای NUTS
  • 29. بهینه‌سازی پارامترهای NUTS
  • 30. مدل‌سازی خطی ساده با Stan
  • 31. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با Stan
  • 32. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Stan
  • 33. مدل‌سازی مدل‌های اثر مختلط با Stan
  • 34. مدل‌سازی مدل‌های پواسون با Stan
  • 35. مدل‌سازی مدل‌های ناپارامتری با Stan
  • 36. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی با Stan
  • 37. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون کوواریانس با Stan
  • 38. مدل‌سازی مدل‌های بقا با Stan
  • 39. مدل‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی با Stan
  • 40. مدل‌سازی مدل‌های خوشه‌بندی با Stan
  • 41. مدل‌سازی مدل‌های فاکتور با Stan
  • 42. مدل‌سازی مدل‌های رگرسیون پنهان مارکوف با Stan
  • 43. مدل‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی با Stan
  • 44. مدل‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی با Stan
  • 45. مدل‌سازی مدل‌های فضایی با Stan
  • 46. مدل‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با Stan
  • 47. رابطه Stan با سایر نرم‌افزارهای آماری
  • 48. استفاده از R و Python برای فراخوانی Stan
  • 49. تجسم نتایج MCMC با Stan
  • 50. مقایسه مدل‌های مختلف با استفاده از معیارهای بیزی
  • 51. اعتبارسنجی مدل‌های بیزی
  • 52. مدل‌سازی داده‌های پرت با Stan
  • 53. مدل‌سازی داده‌های گمشده با Stan
  • 54. مدل‌سازی داده‌های باینری با Stan
  • 55. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با Stan
  • 56. مدل‌سازی داده‌های پیوسته با Stan
  • 57. مدل‌سازی داده‌های دسته‌بندی شده با Stan
  • 58. مدل‌سازی داده‌های رتبه‌ای با Stan
  • 59. مدل‌سازی داده‌های متنی با Stan
  • 60. مدل‌سازی داده‌های تصویری با Stan
  • 61. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌ای با Stan
  • 62. مدل‌سازی داده‌های مکانی با Stan
  • 63. مدل‌سازی داده‌های زمانی با Stan
  • 64. مدل‌سازی داده‌های پانل با Stan
  • 65. مدل‌سازی داده‌های چند سطحی با Stan
  • 66. مدل‌سازی داده‌های هتروسکدastic با Stan
  • 67. مدل‌سازی داده‌های همبسته با Stan
  • 68. مدل‌سازی داده‌های ناهمگن با Stan
  • 69. مدل‌سازی داده‌های پویا با Stan
  • 70. مدل‌سازی داده‌های استاتیک با Stan
  • 71. مدل‌سازی مدل‌های پیش‌بینی با Stan
  • 72. مدل‌سازی مدل‌های تشخیص ناهنجاری با Stan
  • 73. مدل‌سازی مدل‌های توصیه گر با Stan
  • 74. مدل‌سازی مدل‌های تحلیل احساسات با Stan
  • 75. مدل‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی با Stan
  • 76. مدل‌سازی مدل‌های بینایی ماشین با Stan
  • 77. مدل‌سازی مدل‌های تشخیص تصویر با Stan
  • 78. مدل‌سازی مدل‌های تشخیص اشیاء با Stan
  • 79. مدل‌سازی مدل‌های تقسیم‌بندی تصویر با Stan
  • 80. مدل‌سازی مدل‌های تولید تصویر با Stan
  • 81. مدل‌سازی مدل‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 82. مدل‌سازی مدل‌های عادلانه در یادگیری ماشین
  • 83. مدل‌سازی مدل‌های مقاوم در برابر حملات
  • 84. مدل‌سازی مدل‌های کارآمد در محاسبات
  • 85. مدل‌سازی مدل‌های مقیاس‌پذیر در یادگیری ماشین
  • 86. مدل‌سازی چالش‌های عملی در اجرای MCMC
  • 87. راهکارهای بهینه‌سازی سرعت در Stan
  • 88. مدیریت حافظه در اجرای Stan
  • 89. اشکال‌زدایی مدل‌های Stan
  • 90. نکات پیشرفته در نوشتن کد Stan
  • 91. مرجع کتابخانه‌ها و توابع Stan
  • 92. منابع تکمیلی برای یادگیری MCMC
  • 93. کاربردهای پیشرفته MCMC در پژوهش‌های علمی
  • 94. آینده MCMC و Stan در علم داده
  • 95. جمع‌بندی و کاربردهای عملی MCMC با Stan

📚 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.