کتاب زنجیره‌های مارکوف: گامی اساسی در MCMC

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 زنجیره‌های مارکوف: گامی اساسی در MCMC

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

موضوع میانی: مفهوم زنجیره مارکوف

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 2. تعریف و خواص زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فضای حالت و زمان گسسته
  • 4. فضای حالت و زمان پیوسته
  • 5. شرط مارکوف
  • 6. ماتریس انتقال حالت
  • 7. خواص ماتریس انتقال
  • 8. حالات گذرا و حالات پایدار
  • 9. توزیع حالت در زمان‌های آینده
  • 10. قضیه حد مرکزی برای زنجیره‌های مارکوف
  • 11. همگرایی به توزیع پایدار
  • 12. شرایط وجود توزیع پایدار
  • 13. توزیع پایدار و ماتریس انتقال
  • 14. محاسبه توزیع پایدار
  • 15. کاربرد توزیع پایدار
  • 16. فرآیندهای مارکوف با زمان پیوسته
  • 17. نرخ انتقال در زمان پیوسته
  • 18. ماتریس تولیدکننده (Generator Matrix)
  • 19. معادلات اسمولووسکی (Backward Equations)
  • 20. معادلات کیمل-گوردون (Forward Equations)
  • 21. همگرایی به توزیع پایدار در زمان پیوسته
  • 22. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 23. چرا MCMC؟
  • 24. نیاز به نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 25. محدودیت‌های روش‌های نمونه‌برداری مستقیم
  • 26. ایده اصلی MCMC
  • 27. تعریف الگوریتم MCMC
  • 28. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 29. الگوریتم متروپلیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 30. توضیح الگوریتم متروپلیس
  • 31. تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 32. تابع امتیاز (Acceptance Probability)
  • 33. مراحل الگوریتم متروپلیس
  • 34. مثال ساده متروپلیس
  • 35. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 36. تفاوت با الگوریتم متروپلیس
  • 37. انتخاب تابع پیشنهاد
  • 38. بهینه‌سازی تابع پیشنهاد
  • 39. مزایا و معایب متروپلیس-هستینگز
  • 40. کاربرد متروپلیس-هستینگز
  • 41. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 42. ایده اصلی گیبس سمپلینگ
  • 43. نمونه‌برداری از توزیع‌های شرطی
  • 44. مراحل الگوریتم گیبس
  • 45. شرایط لازم برای گیبس سمپلینگ
  • 46. مثال ساده گیبس سمپلینگ
  • 47. مزایا و معایب گیبس سمپلینگ
  • 48. کاربرد گیبس سمپلینگ
  • 49. مقایسه متروپلیس-هستینگز و گیبس سمپلینگ
  • 50. استانداردهای طراحی زنجیره مارکوف
  • 51. همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 52. مفهوم همگرایی (Convergence)
  • 53. معیارهای همگرایی
  • 54. روش‌های تشخیص همگرایی
  • 55. همگرایی به توزیع هدف (Target Distribution)
  • 56. اهمیت شروع از یک نقطه مناسب
  • 57. تأثیر تابع پیشنهاد بر همگرایی
  • 58. تأثیر اندازه گام (Step Size)
  • 59. تأثیر وابستگی بین متغیرها
  • 60. روش‌های ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 61. تخمین میانگین و واریانس
  • 62. تخمین فواصل اطمینان
  • 63. کاهش واریانس (Variance Reduction)
  • 64. تکنیک‌های کاهش واریانس
  • 65. نمونه‌برداری با کنترل واریانس (Variance Control Sampling)
  • 66. استفاده از متغیرهای کمکی
  • 67. روش‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 68. نمونه‌برداری از طریق زنجیره‌های مارکوف پیشرفته
  • 69. نمونه‌برداری از مدل‌های سلسله مراتبی
  • 70. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
  • 71. مقدمه‌ای بر آمار بیزی
  • 72. توزیع پیشین (Prior Distribution)
  • 73. توزیع درستنمایی (Likelihood Distribution)
  • 74. توزیع پسین (Posterior Distribution)
  • 75. محاسبه توزیع پسین
  • 76. استفاده از MCMC برای تخمین توزیع پسین
  • 77. مثال کاربردی در آمار بیزی
  • 78. مدل‌سازی آماری با MCMC
  • 79. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 80. شبکه‌های بیزی و MCMC
  • 81. مدل‌های گرافیکی و MCMC
  • 82. یادگیری پارامترها با MCMC
  • 83. استنتاج در مدل‌های پیچیده
  • 84. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 85. تحلیل داده‌های بزرگ با MCMC
  • 86. شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 87. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 88. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 89. مدل‌سازی اقتصادسنجی با MCMC
  • 90. مدل‌سازی مالی با MCMC
  • 91. مدل‌سازی زیست‌شناسی با MCMC
  • 92. مدل‌سازی فیزیک با MCMC
  • 93. ملاحظات محاسباتی در MCMC
  • 94. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 95. کارایی محاسباتی
  • 96. مقایسه کارایی الگوریتم‌های مختلف
  • 97. استفاده از ابزارهای نرم‌افزاری MCMC
  • 98. نرم‌افزارهای متداول MCMC
  • 99. زبان‌های برنامه‌نویسی و کتابخانه‌ها
  • 100. پیاده‌سازی الگوریتم‌های 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.