کتاب کاربرد روشهای مونت کارلو در طبقهبندی بیزی پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره کاربرد روشهای مونت کارلو در طبقهبندی بیزی پیشرفته
موضوع کلی: آمار و یادگیری ماشین پیشرفته
موضوع میانی: استنتاج بیزی و روشهای مونت کارلو
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مفاهیم پایه در آمار بیزی و نظریه احتمالات شرطی
- 2. بررسی ساختار کلی مسئله طبقهبندی (Classification) در یادگیری ماشین
- 3. آشنایی با قضیه بیز و فرمولاسیون ریاضی توزیع پسین (Posterior Distribution)
- 4. چالشهای انتگرالگیری در استنتاج بیزی و ابعاد بالای فضا
- 5. مقدمهای بر روشهای شبیهسازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)
- 6. قعداد اعداد شبهتصادفی و تولید نمونه از توزیعهای مختلف
- 7. روش انتگرالگیری مونت کارلو ساده و تخمین خطای آماری
- 8. مونت کارلو با نمونهبرداری اهمیت (Importance Sampling)
- 9. کاهش واریانس در شبیهسازیهای مونت کارلو
- 10. مفاهیم زنجیره مارکوف در فضاهای حالت پیسرونده
- 11. زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC) و اصول همگرایی آن
- 12. الگوریتم متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings Algorithm) و پیادهسازی آن
- 13. نمونهبرداری گیبس (Gibbs Sampling) برای توزیعهای چندمتغیره
- 14. چالشهای نمونهبرداری در ابعاد بالا و پدیده ابعاد
- 15. روشهای پیشرفته نمونهبرداری همیلتونی (Hamiltonian Monte Carlo)
- 16. روش نمونهبرداری No-U-Turn Sampler (NUTS)
- 17. روشهای مونت کارلو ترتیبی (Sequential Monte Carlo) و فیلتر ذرات
- 18. روشهای مونت کارلو زنجیره مارکوف معکوس و ترکیبی
- 19. تخمین پارامترهای مدلهای طبقهبندی با رویکرد بیزی
- 20. استفاده از MCMC در تخمین احتمالاتی طبقهبندیکنندههای خطی
- 21. طبقهبندیکنندههای غیرخطی و بر پایه هسته در چارچوب بیزی
- 22. کاربرد روشهای مونت کارلو در رگرسیون لجستیک بیزی
- 23. مدلهای ترکیبی و درختهای تصمیم بیزی با نمونهبرداری مونت کارلو
- 24. شبکههای عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks) و تقریب با مونت کارلو
- 25. مدیریت عدم قطعیت (Uncertainty Estimation) در پیشبینیهای طبقهبندی
- 26. روشهای Variational Inference به عنوان رقیب یا مکمل مونت کارلو
- 27. ارزیابی عملکرد مدلهای طبقهبندی بیزی با معیارهای اعتبارسنجی
- 28. پیادهسازی الگوریتمهای MCMC در پایتون با کتابخانههای تخصصی
- 29. بهینهسازی و تسریع محاسبات سنگین مونت کارلو با رایانش موازی
- 30. مطالعه موردی: طبقهبندی متن و دادههای کاوی با رویکرد بیزی-مونت کارلو
- 31. مطالعه موردی: تشخیص ناهنجاری و کلاهبرداری با مدلهای مونت کارلو بیزی
- 32. عیبیابی، تشخیص عدم همگرایی و واگرایی در زنجیرههای MCMC
- 33. گزارشدهی و مصورسازی توزیعهای پسین پیچیده
تگها:
Artificial Intelligence
Bayesian Classification
Bayesian Statistics
Data Science
Gibbs Sampling
Machine Learning
MCMC
Metropolis-Hastings
Monte Carlo
Probabilistic Models
Python
Statistical Inference
آمار بیزی
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.