کتاب استراتژی‌های نمونه‌گیری MCMC: انتخاب و بهینه‌سازی

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 استراتژی‌های نمونه‌گیری MCMC: انتخاب و بهینه‌سازی

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع الگوریتم‌های MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو
  • 2. مفاهیم پایه زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فرآیندهای تصادفی و توزیع‌های احتمال
  • 4. مفهوم حالت پایدار در زنجیره‌های مارکوف
  • 5. الگوریتم Metropolis-Hastings: اصول اولیه
  • 6. ساخت تابع هدف در Metropolis-Hastings
  • 7. انتخاب گام اولیه و طول زنجیره
  • 8. ارزیابی همگرایی در Metropolis-Hastings
  • 9. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 10. کاربرد Metropolis-Hastings در آمار بیزی
  • 11. الگوریتم Gibbs Sampling: اصول و روش‌ها
  • 12. تکمیل شرطی در Gibbs Sampling
  • 13. مزایا و معایب Gibbs Sampling
  • 14. پیاده‌سازی Gibbs Sampling برای مدل‌های ساده
  • 15. نمونه‌گیری از توزیع‌های چندمتغیره
  • 16. کاربرد Gibbs Sampling در مدل‌های آماری
  • 17. روش‌های پیشرفته Metropolis-Hastings
  • 18. انتخاب تابع پیشنهاد در Metropolis-Hastings
  • 19. توابع پیشنهاد تطبیقی (Adaptive proposal distributions)
  • 20. تکنیک‌های اصلاح تابع پیشنهاد
  • 21. بهینه‌سازی پارامترهای تابع پیشنهاد
  • 22. روش‌های نمونه‌گیری با اهمیت (Importance Sampling)
  • 23. ترکیب نمونه‌گیری با اهمیت و Metropolis-Hastings
  • 24. روش‌های نمونه‌گیری زنجیره‌ای (Chain Sampling)
  • 25. نمونه‌گیری از توزیع‌های با پشتیبان محدود
  • 26. نمونه‌گیری از توزیع‌های چندمدلی
  • 27. روش‌های نمونه‌گیری با نمونه‌های متعدد (Multiple Chains)
  • 28. ارزیابی همگرایی با استفاده از چندین زنجیره
  • 29. معیارهای همگرایی: Geyer’s initial positive sequence
  • 30. معیارهای همگرایی: Gelman-Rubin statistic
  • 31. معیارهای همگرایی: Geweke’s diagnostic
  • 32. معیارهای همگرایی: Brooks-Gelman statistic
  • 33. روش‌های کاهش واریانس در MCMC
  • 34. استفاده از توزیع‌های کمکی (Auxiliary Distributions)
  • 35. تکنیک‌های نمونه‌گیری از سیستم‌های فیزیکی
  • 36. کاربرد MCMC در شبیه‌سازی دینامیک مولکولی
  • 37. نمونه‌گیری از مدل‌های آماری پیچیده
  • 38. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 39. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 40. مدل‌های فضایی در MCMC
  • 41. کاربرد MCMC در اقتصاد سنجی بیزی
  • 42. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 43. تحلیل بقا با استفاده از MCMC
  • 44. مدل‌های بقا بیزی
  • 45. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 46. مدل‌های ژنتیکی با استفاده از MCMC
  • 47. مدل‌های تکاملی بیزی
  • 48. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 49. فیلتر کالمن و MCMC
  • 50. فیلتر ذرات (Particle Filters)
  • 51. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 52. کاهش ابعاد با MCMC
  • 53. مدل‌های گرافیکی و MCMC
  • 54. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM) و MCMC
  • 55. شبکه‌های بیزی و MCMC
  • 56. یادگیری پارامترهای شبکه‌های بیزی
  • 57. استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 58. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی
  • 59. بهینه‌سازی بیزی
  • 60. روش‌های جستجوی تصادفی
  • 61. کاربرد MCMC در علوم کامپیوتر
  • 62. پایگاه‌های داده احتمالی
  • 63. استنتاج در پایگاه‌های داده احتمالی
  • 64. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 65. مدل‌سازی قابلیت اطمینان با MCMC
  • 66. تحلیل ریسک با MCMC
  • 67. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 68. تحلیل داده‌های پیمایشی با MCMC
  • 69. مدل‌سازی انتخاب با MCMC
  • 70. کاربرد MCMC در علوم اعصاب
  • 71. مدل‌سازی فعالیت مغزی با MCMC
  • 72. تحلیل داده‌های EEG/MEG با MCMC
  • 73. کاربرد MCMC در آمار مالی
  • 74. مدل‌سازی ریسک اعتباری با MCMC
  • 75. پیش‌بینی بازده سهام با MCMC
  • 76. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 77. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 78. انتخاب مدل با MCMC
  • 79. تحلیل حساسیت در مدل‌های MCMC
  • 80. کدنویسی MCMC با پایتون (Python)
  • 81. کتابخانه‌های MCMC در پایتون (PyMC3, Stan)
  • 82. کدنویسی MCMC با R
  • 83. کتابخانه‌های MCMC در R (rjags, nimble)
  • 84. پیاده‌سازی الگوریتم‌های MCMC سفارشی
  • 85. رفع اشکال در پیاده‌سازی‌های MCMC
  • 86. تکنیک‌های شبیه‌سازی پیشرفته
  • 87. کاربرد MCMC در مسائل آماری خاص
  • 88. نمونه‌گیری از توزیع نرمال چندمتغیره
  • 89. نمونه‌گیری از توزیع گاما
  • 90. نمونه‌گیری از توزیع بتا
  • 91. نمونه‌گیری از توزیع پواسون
  • 92. نمونه‌گیری از توزیع دوجمله‌ای
  • 93. مقایسه روش‌های مختلف MCMC
  • 94. انتخاب روش مناسب MCMC بر اساس مسئله
  • 95. نکات عملی در اجرای MCMC
  • 96. مدیریت حافظه در MCMC
  • 97. بهینه‌سازی محاسباتی در MCMC
  • 98. مطالعات موردی کاربردی MCMC
  • 99. حل مسائل پیچیده با MCMC
  • 100. پیشرفت‌های آینده در 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.