اکسپرس 24
کتاب مدیریت متغیرهای پنهان با MCMC

کتاب مدیریت متغیرهای پنهان با MCMC

تگ‌ها: MCMC آمار بیزی استنتاج بیزی روش‌های تصادفی زنجیره مارکوف شبیه‌سازی مونت کارلو متغیرهای پنهان مدل‌های آماری نمونه‌گیری مارکوف

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 مدیریت متغیرهای پنهان با MCMC

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

موضوع میانی: مفاهیم پیشرفته در MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر متغیرهای پنهان و مدل سازی آن
  • 2. مفاهیم پایه زنجیره های مارکوف
  • 3. اصول الگوریتم مونت کارلو
  • 4. کاربرد MCMC در آمار استنباطی
  • 5. انواع الگوریتم های MCMC
  • 6. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 7. پیاده سازی Metropolis-Hastings
  • 8. الگوریتم نمونه گیری گیبس
  • 9. پیاده سازی نمونه گیری گیبس
  • 10. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 11. معیارهای بصری همگرایی
  • 12. آماره های همگرایی
  • 13. روش های اصلاح همگرایی
  • 14. ارزیابی کارایی الگوریتم های MCMC
  • 15. شاخص کاهش پتانسیل (Gelman-Rubin)
  • 16. تحلیل اتوکواریانس
  • 17. بهبود نمونه گیری با تنظیم پارامترها
  • 18. نمونه گیری از توزیع های پیچیده
  • 19. مدل های خطی تعمیم یافته با MCMC
  • 20. مدل های سلسله مراتبی با MCMC
  • 21. کاربرد MCMC در اقتصاد سنجی
  • 22. مدل های سری زمانی با MCMC
  • 23. مدل های فضایی با MCMC
  • 24. مدل های گرافیکی با MCMC
  • 25. مدل های بیزی برای داده های گسسته
  • 26. مدل های بیزی برای داده های پیوسته
  • 27. مدل های لجستیک بیزی با MCMC
  • 28. مدل های پروبیت بیزی با MCMC
  • 29. مدل های رگرسیون بیزی با MCMC
  • 30. مدل های مخلوط بیزی با MCMC
  • 31. مدل های مارکوف پنهان (HMM)
  • 32. کاربرد HMM در زیست شناسی
  • 33. کاربرد HMM در پردازش گفتار
  • 34. مدل های استیت-اسپیس با MCMC
  • 35. تحلیل سری زمانی با مدل های استیت-اسپیس
  • 36. فیلتر کالمن در مدل های استیت-اسپیس
  • 37. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 38. شبکه های بیزی با MCMC
  • 39. مدل های بیزی برای دسته بندی
  • 40. مدل های بیزی برای رگرسیون
  • 41. مدل های بیزی برای خوشه بندی
  • 42. مدل های بیزی برای کاهش ابعاد
  • 43. شبکه های عصبی بیزی با MCMC
  • 44. تکنیک های نمونه گیری پیشرفته
  • 45. نمونه گیری اهمیت
  • 46. نمونه گیری اهمیت تکرار شونده
  • 47. نمونه گیری شبه تصادفی
  • 48. نمونه گیری از طریق انحراف
  • 49. پیاده سازی الگوریتم های پیشرفته
  • 50. ارزیابی مدل های بیزی
  • 51. اعتبارسنجی متقابل در مدل های بیزی
  • 52. اعتبارسنجی متقابل K-Fold
  • 53. اعتبارسنجی متقابل Leave-One-Out
  • 54. اعتبارسنجی متقابل مبتنی بر شبیه سازی
  • 55. انتخاب مدل در رویکرد بیزی
  • 56. معیار اطلاعات آکائیکه بیزی
  • 57. معیار اطلاعات بیزی (BIC)
  • 58. مقایسه مدل ها با استفاده از توزیع پسین
  • 59. تفسیر نتایج مدل های بیزی
  • 60. توزیع های پیشین مناسب
  • 61. انتخاب توزیع پیشین غیر معلوماتی
  • 62. انتخاب توزیع پیشین معلوماتی
  • 63. تاثیر انتخاب پیشین بر نتایج
  • 64. ارزیابی حساسیت به پیشین
  • 65. مدل سازی عدم قطعیت با MCMC
  • 66. ارزیابی عدم قطعیت پارامترها
  • 67. ارزیابی عدم قطعیت پیش بینی
  • 68. کاربرد MCMC در علوم طبیعی
  • 69. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 70. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 71. کاربرد MCMC در مالی
  • 72. کاربرد MCMC در زیست پزشکی
  • 73. روش های نوین در MCMC
  • 74. MCMC موازی
  • 75. MCMC توزیع شده
  • 76. MCMC با شتاب دهنده های سخت افزاری
  • 77. MCMC در یادگیری عمیق
  • 78. پیاده سازی MCMC با کتابخانه های پایتون
  • 79. کتابخانه PyMC3
  • 80. کتابخانه Stan
  • 81. کتابخانه emcee
  • 82. کتابخانه ArviZ
  • 83. کاربرد MCMC در تحلیل داده های بزرگ
  • 84. چالش های MCMC در مقیاس بزرگ
  • 85. راهکارهای MCMC برای داده های بزرگ
  • 86. مباحث پیشرفته در مدل های پنهان
  • 87. مدل های پنهان غیر خطی
  • 88. مدل های پنهان ناپارامتری
  • 89. مدل های پنهان برای داده های زمانی-مکانی
  • 90. مدل های پنهان برای داده های تصویری
  • 91. کاربرد MCMC در پردازش تصویر بیزی
  • 92. مدل های بیزی برای بخش بندی تصویر
  • 93. مدل های بیزی برای تشخیص اشیاء
  • 94. مدل های بیزی برای بازسازی تصویر
  • 95. مباحث اخلاقی در تحلیل داده های آماری
  • 96. حفظ حریم خصوصی در داده های آماری
  • 97. شفافیت در مدل سازی آماری
  • 98. مسئولیت پذیری در استفاده از MCMC
  • 99. محدودیت های MCMC و رویکردهای جایگزین
  • 100. روش های جایگزین برای مدل سازی متغیرهای پنهان

📚 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.