سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب حل مسائل پیچیده بیزی با قدرت Metropolis-Hastings

کتاب حل مسائل پیچیده بیزی با قدرت Metropolis-Hastings

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 حل مسائل پیچیده بیزی با قدرت Metropolis-Hastings

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

موضوع میانی: Metropolis-Hastings Algorithm

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مسائل بیزی و مدل‌های احتمالی
  • 2. مفاهیم اساسی احتمالات و استنتاج بیزی
  • 3. قضیه بیز و کاربردهای آن در مدل‌سازی
  • 4. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف و زمان گسسته
  • 5. فضاهای حالت و احتمالات انتقال در زنجیره‌های مارکوف
  • 6. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در مدل‌سازی آماری
  • 7. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری و استنتاج آماری
  • 8. نیاز به روش‌های شبیه‌سازی در آمار بیزی
  • 9. محدودیت‌های روش‌های تحلیلی در مدل‌های پیچیده
  • 10. معرفی روش‌های مونت کارلو در آمار
  • 11. مفهوم نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 12. معرفی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 13. مراحل اساسی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 14. تابع پیشنهاد (Proposal Distribution) در Metropolis-Hastings
  • 15. قانون پذیرش/رد (Acceptance/Rejection Rule)
  • 16. توزیع هدف (Target Distribution) در Metropolis-Hastings
  • 17. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 18. ویژگی‌های تابع پیشنهاد ایده‌آل
  • 19. تأثیر تابع پیشنهاد بر کارایی الگوریتم
  • 20. اهمیت توزیع هدف در Metropolis-Hastings
  • 21. نحوه تعریف توزیع هدف برای مسائل بیزی
  • 22. توزیع پیشین (Prior Distribution) در مدل‌های بیزی
  • 23. توزیع درستنمایی (Likelihood Distribution)
  • 24. توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 25. ارتباط توزیع پسین با توزیع هدف
  • 26. کاربرد Metropolis-Hastings در تخمین پارامترها
  • 27. تخمین پارامترهای مدل‌های خطی با Metropolis-Hastings
  • 28. تخمین پارامترهای مدل‌های رگرسیون با Metropolis-Hastings
  • 29. تخمین پارامترهای مدل‌های سری زمانی با Metropolis-Hastings
  • 30. کاربرد Metropolis-Hastings در مدل‌های طبقه‌بندی
  • 31. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 32. استفاده از Metropolis-Hastings برای مدل‌های طبقه‌بندی
  • 33. مثال‌هایی از کاربرد در طبقه‌بندی تصاویر
  • 34. کاربرد Metropolis-Hastings در مدل‌های خوشه‌بندی
  • 35. مدل‌های خوشه‌بندی بیزی
  • 36. استفاده از Metropolis-Hastings برای مدل‌های خوشه‌بندی
  • 37. مثال‌هایی از کاربرد در تحلیل داده‌ها
  • 38. کاربرد Metropolis-Hastings در مدل‌های آماری پیشرفته
  • 39. مدل‌های گرافی بیزی (Bayesian Graphical Models)
  • 40. استفاده از Metropolis-Hastings در مدل‌های گرافی
  • 41. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی (Bayesian Hierarchical Models)
  • 42. استفاده از Metropolis-Hastings در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 43. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 44. نکات مربوط به شروع الگوریتم (Burn-in Period)
  • 45. ارزیابی همگرایی زنجیره مارکوف
  • 46. معیارهای همگرایی (Convergence Diagnostics)
  • 47. روش‌های بصری برای ارزیابی همگرایی
  • 48. روش‌های آماری برای ارزیابی همگرایی
  • 49. اهمیت نمونه‌های مستقل (Independent Samples)
  • 50. روش‌های کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 51. استفاده از چندین زنجیره (Multiple Chains)
  • 52. مقایسه نتایج از زنجیره‌های مختلف
  • 53. تأثیر طول زنجیره بر دقت نتایج
  • 54. انتخاب تعداد تکرارها (Iterations)
  • 55. تنظیم پارامترهای الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 56. تنظیم اندازه گام (Step Size) در تابع پیشنهاد
  • 57. اهمیت بالانس بین پذیرش و رد
  • 58. تنظیم پارامترهای تابع پیشنهاد گوسی
  • 59. تنظیم پارامترهای تابع پیشنهاد لاتیس (Lattice Proposal)
  • 60. عیب‌یابی مشکلات رایج در Metropolis-Hastings
  • 61. زنجیره که همگرا نمی‌شود
  • 62. نمونه‌گیری ناکارآمد (Inefficient Sampling)
  • 63. همبستگی بالا بین نمونه‌ها
  • 64. مشکلات مربوط به توزیع هدف
  • 65. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings با نرم‌افزارها
  • 66. استفاده از کتابخانه‌های آماری در پایتون (SciPy, Stan)
  • 67. استفاده از نرم‌افزارهای آماری تخصصی (WinBUGS, JAGS)
  • 68. مقدمه‌ای بر الگوریتم Metropolis-Hastings اصلاح شده (MCMC)
  • 69. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 70. معرفی الگوریتم Gibbs Sampling
  • 71. مقایسه Metropolis-Hastings با Gibbs Sampling
  • 72. کاربرد Metropolis-Hastings در مسائل با ابعاد بالا
  • 73. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده در علوم مختلف
  • 74. کاربرد در اقتصاد و علوم مالی
  • 75. کاربرد در زیست‌شناسی و ژنتیک
  • 76. کاربرد در علوم اجتماعی و رفتاری
  • 77. کاربرد در مهندسی و علوم کامپیوتر
  • 78. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته‌تر در MCMC
  • 79. روش‌های نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 80. روش‌های نمونه‌گیری از طریق بازگردانی (Resampling Methods)
  • 81. روش‌های مبتنی بر بهینه‌سازی (Optimization-based Methods)
  • 82. کاربرد Metropolis-Hastings در زمان واقعی (Real-time Applications)
  • 83. مسائل آماری پیچیده در حوزه‌های حساس (با چارچوب رسمی)
  • 84. مدل‌سازی آماری در اقتصاد بدون ربا
  • 85. تحلیل داده‌های پزشکی مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت
  • 86. کاربرد در علوم اجتماعی با تأکید بر خانواده ایرانی-اسلامی
  • 87. تحلیل داده‌های تاریخی با رویکرد رسمی و ملی
  • 88. اصول اخلاقی در استفاده از مدل‌های آماری
  • 89. تفسیر نتایج مدل‌های بیزی
  • 90. ارائه نتایج مدل‌های بیزی به صورت علمی و قابل فهم
  • 91. مبانی نظری پیشرفته برای حل مسائل بیزی
  • 92. ارتباط با روش‌های یادگیری ماشین بیزی
  • 93. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی بیزی
  • 94. مباحث تکمیلی و مطالعات موردی
  • 95. حل مسائل پیچیده با استفاده از Metropolis-Hastings
  • 96. جمع‌بندی و نگاه به آینده روش‌های 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.