اکسپرس 24
کتاب کاربرد PyMC در تخمین پارامتر و استنتاج بیزی

کتاب کاربرد PyMC در تخمین پارامتر و استنتاج بیزی

تگ‌ها: MCMC PyMC آمار بیزی احتمالات استنتاج بیزی تخمین پارامتر علم داده مدل‌سازی بیزی نمونه‌گیری مونت‌کارلو

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 کاربرد PyMC در تخمین پارامتر و استنتاج بیزی

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

موضوع میانی: فریم‌ورک PyMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی و مدل‌سازی احتمالاتی
  • 2. اصول پایه‌ای احتمال و آمار
  • 3. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی بیزی
  • 4. معرفی کتابخانه PyMC
  • 5. نصب و پیکربندی PyMC
  • 6. ساخت مدل‌های بیزی ساده با PyMC
  • 7. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال در PyMC
  • 8. تعریف احتمالات پیشین (Prior Distributions)
  • 9. تعریف احتمالات درست‌نمایی (Likelihood Functions)
  • 10. تخمین پارامترها با استفاده از PyMC
  • 11. نمونه‌برداری از توزیع‌های پسین (Posterior Sampling)
  • 12. روش‌های نمونه‌برداری مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 13. الگوریتم‌های نمونه‌برداری در PyMC (NUTS, HMC)
  • 14. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها (Traceplots, Autocorrelation)
  • 15. خروجی‌های مدل بیزی و تفسیر آن‌ها
  • 16. محاسبه احتمالات پسین (Posterior Probabilities)
  • 17. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های بیزی
  • 18. اعتبار سنجی مدل‌های بیزی (Model Checking)
  • 19. استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده برای اعتبار سنجی
  • 20. مدل‌های خطی بیزی در PyMC
  • 21. رگرسیون خطی بیزی
  • 22. رگرسیون لجستیک بیزی
  • 23. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 24. مدل‌های پواسون بیزی
  • 25. مدل‌های ناپارامتری بیزی
  • 26. مقدمه‌ای بر فرآیندهای گوسی (Gaussian Processes)
  • 27. کاربرد فرآیندهای گوسی در PyMC
  • 28. مدل‌سازی سلسله مراتبی بیزی
  • 29. سطوح مختلف در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 30. مثال‌هایی از مدل‌های سلسله مراتبی
  • 31. مدل‌سازی داده‌های خوشه‌ای (Clustering)
  • 32. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی (Classification)
  • 33. استفاده از PyMC برای تحلیل داده‌های زیستی
  • 34. کاربرد PyMC در اقتصاد و امور مالی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 35. مدل‌سازی ریسک با رویکرد بیزی
  • 36. تحلیل داده‌های اقتصادی با PyMC
  • 37. تحلیل داده‌های بازاریابی با رویکرد بیزی
  • 38. کاربرد PyMC در علوم اجتماعی
  • 39. مدل‌سازی رفتارهای اجتماعی
  • 40. تحلیل داده‌های پیمایشی
  • 41. کاربرد PyMC در مهندسی
  • 42. بهینه‌سازی پارامترها در سیستم‌های مهندسی
  • 43. مدل‌سازی قابلیت اطمینان
  • 44. کاربرد PyMC در علوم محیطی
  • 45. مدل‌سازی آلودگی هوا
  • 46. تحلیل داده‌های آب و هوا
  • 47. کاربرد PyMC در علوم پزشکی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 48. مدل‌سازی اثربخشی داروها
  • 49. تحلیل داده‌های بالینی
  • 50. مدل‌سازی بیماری‌ها
  • 51. استفاده از PyMC برای تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده
  • 52. اصول استنتاج آماری در چارچوب قوانین
  • 53. نکات مهم در تعریف احتمالات پیشین سازگار با چارچوب
  • 54. تفسیر نتایج مدل‌ها در چارچوب فرهنگی و قانونی
  • 55. مدل‌سازی آماری برای داده‌های با حجم کم
  • 56. مدل‌سازی آماری برای داده‌های با حجم زیاد
  • 57. استفاده از PyMC برای بهینه‌سازی منابع (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 58. مدل‌سازی پدیده‌های اجتماعی با رویکرد بیزی
  • 59. تحلیل داده‌های مربوط به خانواده و ازدواج (با رویکرد اسلامی-ایرانی)
  • 60. مدل‌سازی عوامل مؤثر بر موفقیت تحصیلی
  • 61. کاربرد PyMC در تحلیل داده‌های مربوط به تولید ناخالص داخلی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 62. مدل‌سازی تورم و شاخص‌های اقتصادی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 63. تحلیل داده‌های مربوط به اشتغال و بیکاری (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 64. مدل‌سازی سرمایه‌گذاری (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 65. مدل‌سازی بیمه (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 66. مدل‌سازی بهینه‌سازی زنجیره تأمین (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 67. مدل‌سازی داده‌های مربوط به کشاورزی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 68. مدل‌سازی داده‌های مربوط به صنعت (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 69. مدل‌سازی داده‌های مربوط به انرژی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 70. مدل‌سازی داده‌های مربوط به حمل و نقل (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 71. مدل‌سازی داده‌های مربوط به گردشگری (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 72. مدل‌سازی داده‌های مربوط به آموزش و پرورش (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 73. مدل‌سازی داده‌های مربوط به بهداشت و درمان (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 74. مدل‌سازی داده‌های مربوط به فرهنگ و هنر (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 75. مدل‌سازی داده‌های مربوط به ورزش (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 76. مدل‌سازی داده‌های مربوط به مهاجرت (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 77. مدل‌سازی داده‌های مربوط به جمعیت (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 78. مدل‌سازی داده‌های مربوط به محیط زیست (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 79. مدل‌سازی داده‌های مربوط به شهرسازی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 80. مدل‌سازی داده‌های مربوط به مدیریت بحران (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 81. مدل‌سازی داده‌های مربوط به حقوق و قانون (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 82. مدل‌سازی داده‌های مربوط به امنیت ملی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 83. مدل‌سازی داده‌های مربوط به روابط بین‌الملل (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 84. مدل‌سازی داده‌های مربوط به پیشرفت‌های علمی
  • 85. تحلیل داده‌های مربوط به هوش مصنوعی (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
  • 86. مدل‌سازی داده‌های مربوط به رباتیک
  • 87. مدل‌سازی داده‌های مربوط به فناوری نانو
  • 88. مدل‌سازی داده‌های مربوط به علوم فضایی
  • 89. مدل‌سازی داده‌های مربوط به انرژی‌های نو
  • 90. مدل‌سازی داده‌های مربوط به سلامت دیجیتال
  • 91. مدل‌سازی داده‌های مربوط به آموزش مجازی
  • 92. مدل‌سازی داده‌های مربوط به کارآفرینی
  • 93. مدل‌سازی داده‌های مربوط به توسعه پایدار
  • 94. مدل‌سازی داده‌های مربوط به حکمرانی خوب
  • 95. مدل‌سازی داده‌های مربوط به شفافیت
  • 96. مدل‌سازی داده‌های مربوط به مشارکت عمومی
  • 97. مدل‌سازی داده‌های مربوط به مسئولیت‌پذیری اجتماعی
  • 98. مدل‌سازی داده‌های مربوط به نوآوری
  • 99. مدل‌سازی داده‌های مربوط به پژوهش و توسعه
  • 100. مروری بر کاربردهای پیشرفته PyMC

📚 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.