اکسپرس 24
کتاب کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در مدل‌سازی آماری در علوم داده

کتاب کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در مدل‌سازی آماری در علوم داده

تگ‌ها: JAGS MCMC آمار بیزی تحلیل داده علوم داده مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری گیبس یادگیری ماشین

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 نمونه‌گیری Gibbs در مدل‌سازی آماری در علوم داده

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری Gibbs در JAGS

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری و علوم داده
  • 2. مبانی احتمالات و آمار ریاضی
  • 3. آشنایی با نمونه‌گیری آماری
  • 4. مفهوم و اهمیت نمونه‌گیری
  • 5. انواع روش‌های نمونه‌گیری
  • 6. نمونه‌گیری تصادفی ساده
  • 7. نمونه‌گیری طبقه‌ای
  • 8. نمونه‌گیری خوشه‌ای
  • 9. نمونه‌گیری سیستماتیک
  • 10. اشتباهات رایج در نمونه‌گیری
  • 11. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف
  • 12. فرآیندهای تصادفی و زنجیره‌های مارکوف
  • 13. حالات و انتقال در زنجیره‌های مارکوف
  • 14. انواع زنجیره‌های مارکوف
  • 15. زنجیره‌های مارکوف با زمان گسسته
  • 16. زنجیره‌های مارکوف با زمان پیوسته
  • 17. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری Gibbs
  • 18. نیاز به نمونه‌گیری Gibbs
  • 19. مفهوم نمونه‌گیری Gibbs
  • 20. الگوریتم نمونه‌گیری Gibbs
  • 21. مراحل اجرای نمونه‌گیری Gibbs
  • 22. شرایط لازم برای نمونه‌گیری Gibbs
  • 23. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در مدل‌سازی
  • 24. مدل‌سازی بیزی و استنتاج بیزی
  • 25. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 26. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 27. توزیع پیشین و پسین
  • 28. چگالی احتمال مشترک
  • 29. توزیع شرطی
  • 30. نحوه استخراج توزیع‌های شرطی
  • 31. فرآیند تکراری نمونه‌گیری Gibbs
  • 32. مثال‌های ساده از نمونه‌گیری Gibbs
  • 33. نمونه‌گیری Gibbs برای توزیع نرمال دو متغیره
  • 34. نمونه‌گیری Gibbs برای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 35. نمونه‌گیری Gibbs در مدل‌های رگرسیون
  • 36. نمونه‌گیری Gibbs در مدل‌های طبقه‌بندی
  • 37. نمونه‌گیری Gibbs در مدل‌های سری زمانی
  • 38. نمونه‌گیری Gibbs برای مدل‌های پنهان مارکوف
  • 39. نمونه‌گیری Gibbs در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 40. مدل‌سازی بیزی سلسله مراتبی
  • 41. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در علوم داده
  • 42. تحلیل داده‌های بزرگ با نمونه‌گیری Gibbs
  • 43. پیش‌بینی با استفاده از نمونه‌گیری Gibbs
  • 44. ارزیابی مدل‌های آماری
  • 45. معیارهای ارزیابی مدل
  • 46. اعتبار سنجی متقابل
  • 47. نمونه‌گیری Gibbs و اعتبار سنجی
  • 48. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در یادگیری ماشین
  • 49. یادگیری ماشین مبتنی بر بیز
  • 50. شبکه‌های بیزی
  • 51. نمونه‌گیری Gibbs برای استنتاج در شبکه‌های بیزی
  • 52. مقایسه نمونه‌گیری Gibbs با سایر روش‌های نمونه‌گیری
  • 53. روش مونت کارلو با زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 54. مقایسه با نمونه‌گیری پذیرش-رد
  • 55. مزایا و معایب نمونه‌گیری Gibbs
  • 56. پیاده‌سازی نمونه‌گیری Gibbs با پایتون
  • 57. کتابخانه‌های آماری در پایتون
  • 58. مثال‌های عملی پیاده‌سازی
  • 59. نمونه‌گیری Gibbs برای مدل‌های آماری سفارشی
  • 60. نکات مهم در پیاده‌سازی
  • 61. عیب‌یابی در نمونه‌گیری Gibbs
  • 62. همگرایی زنجیره‌های مارکوف
  • 63. تشخیص همگرایی
  • 64. معیارهای همگرایی
  • 65. بهینه‌سازی فرآیند نمونه‌گیری Gibbs
  • 66. انتخاب گام‌های نمونه‌گیری
  • 67. روش‌های تسریع همگرایی
  • 68. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در حوزه‌های مختلف علوم داده
  • 69. بیوانفورماتیک
  • 70. اقتصاد سنجی
  • 71. پردازش زبان طبیعی
  • 72. بینایی ماشین
  • 73. علم داده‌های اجتماعی
  • 74. تحلیل داده‌های سلامت
  • 75. مدل‌سازی ریسک
  • 76. مدیریت پورتفولیو
  • 77. تحلیل احساسات
  • 78. شناسایی الگو
  • 79. کشف دانش از داده‌ها
  • 80. روش‌های پیشرفته نمونه‌گیری Gibbs
  • 81. نمونه‌گیری Gibbs با استفاده از توزیع‌های کمکی
  • 82. نمونه‌گیری Gibbs در مدل‌های با ابعاد بالا
  • 83. مدل‌سازی بیزی پیشرفته
  • 84. کاربرد نمونه‌گیری Gibbs در تحقیقات علمی
  • 85. استنتاج آماری در پژوهش
  • 86. تفسیر نتایج نمونه‌گیری Gibbs
  • 87. محدودیت‌های نمونه‌گیری Gibbs
  • 88. آینده نمونه‌گیری Gibbs و MCMC
  • 89. نکات تکمیلی و جمع‌بندی

📚 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.