اکسپرس 24
کتاب راهنمای گام به گام MCMC برای جستجوی مدل

کتاب راهنمای گام به گام MCMC برای جستجوی مدل

تگ‌ها: MCMC MCMC Model Search آمار بیزی الگوریتم MCMC جستجوی مدل جستجوی مدل بیزی روش‌های نمونه‌گیری مدل‌سازی آماری 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 راهنمای گام به گام MCMC برای جستجوی مدل

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

موضوع میانی: کاربرد MCMC در جستجوی مدل (Model Search)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر روش های مونت کارلو زنجیره مارکوف
  • 2. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
  • 3. مفاهیم زنجیره مارکوف
  • 4. تعریف زنجیره مارکوف
  • 5. انتقال حالت در زنجیره مارکوف
  • 6. توزیع پایدار در زنجیره مارکوف
  • 7. مفهوم ایستایی در زنجیره مارکوف
  • 8. انواع زنجیره مارکوف
  • 9. زنجیره مارکوف زمان پیوسته
  • 10. زنجیره مارکوف زمان گسسته
  • 11. کاربردهای زنجیره مارکوف
  • 12. مقدمه ای بر روش های نمونه برداری
  • 13. نمونه برداری مستقیم
  • 14. نمونه برداری از توزیع های پیچیده
  • 15. چالش های نمونه برداری
  • 16. نیاز به روش های پیشرفته
  • 17. روش های مونت کارلو (MC)
  • 18. مبانی روش های مونت کارلو
  • 19. کاربرد MC در انتگرال گیری
  • 20. محدودیت های MC ساده
  • 21. معرفی MCMC
  • 22. تفاوت MCMC با MC ساده
  • 23. مزایای MCMC
  • 24. تاریخچه MCMC
  • 25. اصول اساسی MCMC
  • 26. فضای حالت
  • 27. توزیع هدف
  • 28. تابع چگالی احتمال (PDF)
  • 29. تابع احتمال پسین (Posterior PDF)
  • 30. ارتباط بین PDF و Posterior PDF
  • 31. قضیه بیز
  • 32. قانون بیز
  • 33. پارامترهای مدل
  • 34. مدل های آماری
  • 35. انتخاب مدل مناسب
  • 36. تعریف مسئله جستجوی مدل
  • 37. اهمیت جستجوی مدل
  • 38. جستجوی مدل در علم داده
  • 39. جستجوی مدل در یادگیری ماشین
  • 40. جستجوی مدل در آمار
  • 41. روش های سنتی جستجوی مدل
  • 42. معرفی MCMC برای جستجوی مدل
  • 43. چگونگی استفاده از MCMC در جستجوی مدل
  • 44. نمونه برداری از فضای مدل
  • 45. تعریف فضای مدل
  • 46. نمونه برداری از توزیع پسین مدل ها
  • 47. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 48. مبانی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 49. تابع پیشنهاد (Proposal Function)
  • 50. نسبت پذیرش (Acceptance Ratio)
  • 51. مراحل اجرای Metropolis-Hastings
  • 52. همگرایی در Metropolis-Hastings
  • 53. معیارهای همگرایی
  • 54. روش های تشخیص همگرایی
  • 55. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 56. مبانی الگوریتم گیبس
  • 57. نمونه برداری شرطی
  • 58. کاربرد گیبس در مدل های پیچیده
  • 59. مقایسه Metropolis-Hastings و گیبس
  • 60. انتخاب بین الگوریتم ها
  • 61. پیاده سازی MCMC
  • 62. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 63. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 64. کدنویسی الگوریتم ها
  • 65. استفاده از کتابخانه های MCMC
  • 66. کتابخانه های پایتون برای MCMC
  • 67. PyMC3
  • 68. Stan
  • 69. ArviZ برای تحلیل نتایج
  • 70. ارزیابی نتایج MCMC
  • 71. تحلیل همگرایی
  • 72. نمودارهای Trace Plot
  • 73. نمودارهای Autocorrelation Plot
  • 74. تخمین پارامترها
  • 75. فاصله اطمینان (Credible Intervals)
  • 76. بررسی واریانس نمونه ها
  • 77. تصویرسازی نتایج MCMC
  • 78. نمودارهای توزیع پسین
  • 79. نمودارهای پراکندگی
  • 80. کاربرد MCMC در مدل های خطی تعمیم یافته (GLM)
  • 81. مدل های خطی
  • 82. مدل های خطی تعمیم یافته
  • 83. کاربرد MCMC در مدل های سلسله مراتبی
  • 84. مدل های سلسله مراتبی
  • 85. نمونه برداری از مدل های سلسله مراتبی
  • 86. کاربرد MCMC در مدل های سری زمانی
  • 87. مدل های سری زمانی
  • 88. تحلیل سری زمانی با MCMC
  • 89. کاربرد MCMC در مدل های مکانی
  • 90. مدل های مکانی
  • 91. تحلیل داده های مکانی با MCMC
  • 92. کاربرد MCMC در یادگیری عمیق
  • 93. شبکه های عصبی
  • 94. یادگیری عمیق با MCMC
  • 95. ملاحظات عملی در MCMC
  • 96. اندازه نمونه مورد نیاز
  • 97. زمان محاسباتی
  • 98. بهینه سازی الگوریتم ها
  • 99. چالش های رایج در MCMC
  • 100. راهکارهای مواجهه با چالش ها

📚 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.