کتاب کاربرد نمونهگیری Gibbs در مدلسازی آماری در علوم داده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کاربرد نمونهگیری Gibbs در مدلسازی آماری در علوم داده
موضوع کلی: روش‌های نمونهگیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی
موضوع میانی: نمونهگیری Gibbs در JAGS
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مقدمه‌ای بر مدلسازی آماری و علوم داده
- 2. مبانی احتمالات و آمار ریاضی
- 3. آشنایی با نمونهگیری آماری
- 4. مفهوم و اهمیت نمونهگیری
- 5. انواع روش‌های نمونهگیری
- 6. نمونهگیری تصادفی ساده
- 7. نمونهگیری طبقه‌ای
- 8. نمونهگیری خوشه‌ای
- 9. نمونهگیری سیستماتیک
- 10. اشتباهات رایج در نمونهگیری
- 11. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
- 12. فرآیندهای تصادفی و زنجیره‌های مارکوف
- 13. حالات و انتقال در زنجیره‌های مارکوف
- 14. انواع زنجیره‌های مارکوف
- 15. زنجیره‌های مارکوف با زمان گسسته
- 16. زنجیره‌های مارکوف با زمان پیوسته
- 17. مقدمه‌ای بر نمونهگیری Gibbs
- 18. نیاز به نمونهگیری Gibbs
- 19. مفهوم نمونهگیری Gibbs
- 20. الگوریتم نمونهگیری Gibbs
- 21. مراحل اجرای نمونهگیری Gibbs
- 22. شرایط لازم برای نمونهگیری Gibbs
- 23. کاربرد نمونهگیری Gibbs در مدلسازی
- 24. مدلسازی بیزی و استنتاج بیزی
- 25. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
- 26. قضیه بیز و کاربردهای آن
- 27. توزیع پیشین و پسین
- 28. چگالی احتمال مشترک
- 29. توزیع شرطی
- 30. نحوه استخراج توزیع‌های شرطی
- 31. فرآیند تکراری نمونهگیری Gibbs
- 32. مثال‌های ساده از نمونهگیری Gibbs
- 33. نمونهگیری Gibbs برای توزیع نرمال دو متغیره
- 34. نمونهگیری Gibbs برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
- 35. نمونهگیری Gibbs در مدل‌های رگرسیون
- 36. نمونهگیری Gibbs در مدل‌های طبقه‌بندی
- 37. نمونهگیری Gibbs در مدل‌های سری زمانی
- 38. نمونهگیری Gibbs برای مدل‌های پنهان مارکوف
- 39. نمونهگیری Gibbs در مدل‌های سلسله مراتبی
- 40. مدلسازی بیزی سلسله مراتبی
- 41. کاربرد نمونهگیری Gibbs در علوم داده
- 42. تحلیل داده‌های بزرگ با نمونهگیری Gibbs
- 43. پیش‌بینی با استفاده از نمونهگیری Gibbs
- 44. ارزیابی مدل‌های آماری
- 45. معیارهای ارزیابی مدل
- 46. اعتبار سنجی متقابل
- 47. نمونهگیری Gibbs و اعتبار سنجی
- 48. کاربرد نمونهگیری Gibbs در یادگیری ماشین
- 49. یادگیری ماشین مبتنی بر بیز
- 50. شبکه‌های بیزی
- 51. نمونهگیری Gibbs برای استنتاج در شبکه‌های بیزی
- 52. مقایسه نمونهگیری Gibbs با سایر روش‌های نمونهگیری
- 53. روش مونت کارلو با زنجیره مارکوف (MCMC)
- 54. مقایسه با نمونهگیری پذیرش-رد
- 55. مزایا و معایب نمونهگیری Gibbs
- 56. پیاده‌سازی نمونهگیری Gibbs با پایتون
- 57. کتابخانه‌های آماری در پایتون
- 58. مثال‌های عملی پیاده‌سازی
- 59. نمونهگیری Gibbs برای مدل‌های آماری سفارشی
- 60. نکات مهم در پیاده‌سازی
- 61. عیب‌یابی در نمونهگیری Gibbs
- 62. همگرایی زنجیره‌های مارکوف
- 63. تشخیص همگرایی
- 64. معیارهای همگرایی
- 65. بهینه‌سازی فرآیند نمونهگیری Gibbs
- 66. انتخاب گام‌های نمونهگیری
- 67. روش‌های تسریع همگرایی
- 68. کاربرد نمونهگیری Gibbs در حوزه‌های مختلف علوم داده
- 69. بیوانفورماتیک
- 70. اقتصاد سنجی
- 71. پردازش زبان طبیعی
- 72. بینایی ماشین
- 73. علم داده‌های اجتماعی
- 74. تحلیل داده‌های سلامت
- 75. مدلسازی ریسک
- 76. مدیریت پورتفولیو
- 77. تحلیل احساسات
- 78. شناسایی الگو
- 79. کشف دانش از داده‌ها
- 80. روش‌های پیشرفته نمونهگیری Gibbs
- 81. نمونهگیری Gibbs با استفاده از توزیع‌های کمکی
- 82. نمونهگیری Gibbs در مدل‌های با ابعاد بالا
- 83. مدلسازی بیزی پیشرفته
- 84. کاربرد نمونهگیری Gibbs در تحقیقات علمی
- 85. استنتاج آماری در پژوهش
- 86. تفسیر نتایج نمونهگیری Gibbs
- 87. محدودیت‌های نمونهگیری Gibbs
- 88. آینده نمونهگیری Gibbs و MCMC
- 89. نکات تکمیلی و جمع‌بندی
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.