کتاب روش‌های پیشرفته MCMC برای توزیع پسین

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 روش‌های پیشرفته MCMC برای توزیع پسین

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

موضوع میانی: توزیع پسین (Posterior Distribution)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی احتمال و آمار در یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 3. توزیع‌های احتمالی و ویژگی‌های آن‌ها
  • 4. نمونه‌گیری از توزیع‌ها
  • 5. مفهوم قضیه حد مرکزی
  • 6. استقلال و وابستگی در متغیرهای تصادفی
  • 7. توزیع‌های شرطی و حاشیه‌ای
  • 8. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 9. مقدمه‌ای بر استنباط بیزی
  • 10. پارامترهای مدل و توزیع پیشین
  • 11. توزیع پسین و خواص آن
  • 12. مفهوم تابع درستنمایی
  • 13. روش‌های نمونه‌گیری مستقیم
  • 14. محدودیت‌های نمونه‌گیری مستقیم
  • 15. نیاز به روش‌های MCMC
  • 16. تاریخچه و اصول MCMC
  • 17. زنجیره‌های مارکوف و خواص آن‌ها
  • 18. حالت پایدار در زنجیره‌های مارکوف
  • 19. معکوس‌پذیری جزئی و تعادل جزئی
  • 20. شرط تعادل جزئی برای توزیع پسین
  • 21. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 22. انتخاب تابع پیشنهاد در Metropolis-Hastings
  • 23. بهینه‌سازی تابع پیشنهاد
  • 24. نکات عملی در پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 25. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 26. شرایط لازم برای نمونه‌گیری گیبس
  • 27. مزایا و معایب نمونه‌گیری گیبس
  • 28. کاربردهای نمونه‌گیری گیبس
  • 29. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 30. مفهوم همگرایی در MCMC
  • 31. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 32. روش‌های تشخیص واگرایی
  • 33. اهمیت دوره شروع (Burn-in)
  • 34. نمونه‌گیری پس از همگرایی
  • 35. تکنیک‌های کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 36. نمونه‌گیری با گام بزرگتر
  • 37. نمونه‌گیری با گام کوچکتر
  • 38. مفهوم اثر نمونه‌گیری (Effective Sample Size)
  • 39. محاسبه اندازه نمونه مؤثر
  • 40. روش‌های افزایش اندازه نمونه مؤثر
  • 41. نمونه‌گیری در فضاهای با ابعاد بالا
  • 42. مشکلات نمونه‌گیری در فضاهای با ابعاد بالا
  • 43. روش‌های MCMC برای مدل‌های پیچیده
  • 44. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 45. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 46. مدل‌های گرافی احتمالی
  • 47. استفاده از MCMC در مدل‌های گرافی
  • 48. روش‌های MCMC پیشرفته
  • 49. نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 50. مقایسه Importance Sampling با MCMC
  • 51. روش‌های مبتنی بر گسسته‌سازی (Discretization)
  • 52. روش‌های مبتنی بر کوانتیزاسیون
  • 53. روش‌های مبتنی بر خوشه‌بندی
  • 54. نمونه‌گیری از توزیع‌های چندوجهی
  • 55. روش‌های MCMC برای توزیع‌های چندوجهی
  • 56. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی
  • 57. بهینه‌سازی بیزی
  • 58. بهینه‌سازی با استفاده از MCMC
  • 59. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 60. نمونه‌گیری در مدل‌های تولیدی تصویر
  • 61. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 62. مدل‌سازی موضوعی با MCMC
  • 63. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 64. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 65. کاربرد MCMC در آمارهای مالی
  • 66. مدل‌سازی ریسک با MCMC
  • 67. کاربرد MCMC در مدل‌های آماری پیشرفته
  • 68. مدل‌سازی رگرسیون بیزی
  • 69. کاربرد MCMC در مدل‌های بقا
  • 70. مدل‌های بقا بیزی
  • 71. کاربرد MCMC در مدل‌های فضایی
  • 72. مدل‌های فضایی بیزی
  • 73. کاربرد MCMC در یادگیری تقویتی
  • 74. یادگیری تقویتی بیزی
  • 75. مفاهیم پیشرفته در MCMC
  • 76. روش‌های MCMC با گام متغیر
  • 77. روش‌های MCMC با گام تصادفی
  • 78. روش‌های MCMC در زمان واقعی (Real-time)
  • 79. روش‌های MCMC موازی (Parallel MCMC)
  • 80. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 81. کاربرد MCMC در مسائل علمی
  • 82. شبیه‌سازی در فیزیک آماری
  • 83. مدل‌سازی مولکولی با MCMC
  • 84. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 85. مدل‌سازی ژنتیکی با MCMC
  • 86. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 87. تحلیل داده‌های پیمایشی با MCMC
  • 88. کاربرد MCMC در اقتصادسنجی
  • 89. مدل‌سازی اقتصادسنجی بیزی
  • 90. مباحث نوین در MCMC
  • 91. روش‌های MCMC با مبنای بهینه‌سازی
  • 92. روش‌های MCMC با استفاده از یادگیری عمیق
  • 93. تکنیک‌های پیشرفته ارزیابی همگرایی
  • 94. روش‌های MCMC برای مدل‌های گسسته
  • 95. روش‌های MCMC برای مدل‌های پیوسته
  • 96. ساختارهای داده‌ای بهینه برای MCMC
  • 97. نرم‌افزارهای پیاده‌سازی MCMC
  • 98. پکیج‌های استاندارد MCMC در پایتون
  • 99. پکیج‌های استاندارد MCMC در R
  • 100. ملاحظات اخلاقی و حقوقی در استفاده از 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.