کتاب ملاحظات عملی در اجرای الگوریتم‌های 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 ملاحظات عملی در اجرای الگوریتم‌های MCMC

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع الگوریتم‌های MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف
  • 2. مفاهیم پایه‌ی نظری MCMC
  • 3. نمونه‌گیری از توزیع‌های احتمال
  • 4. کشف مدل‌های احتمالاتی
  • 5. ایجاد توزیع هدف
  • 6. نکات کلیدی در تعریف تابع احتمال
  • 7. کاربرد MCMC در آمار بیزی
  • 8. مقدمه‌ای بر استنباط بیزی
  • 9. مدل‌سازی آماری با MCMC
  • 10. توزیع پیشین و پسین
  • 11. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 12. توزیع‌های پسین پیچیده
  • 13. نمونه‌گیری از توزیع پسین
  • 14. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 15. مراحل الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 16. طراحی تابع پیشنهاد (Proposal function)
  • 17. انتخاب گام (Step size) در Metropolis-Hastings
  • 18. مفهوم نسبت پذیرش (Acceptance ratio)
  • 19. ملاحظات کاربردی در Metropolis-Hastings
  • 20. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 21. مراحل نمونه‌گیری گیبس
  • 22. نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 23. شرایط لازم برای نمونه‌گیری گیبس
  • 24. کاربرد گیبس در مدل‌های پیچیده
  • 25. مقایسه Metropolis-Hastings و گیبس
  • 26. مزایا و معایب هر رویکرد
  • 27. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله
  • 28. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 29. مدیریت همگرایی (Convergence)
  • 30. نشانه‌های واگرایی (Divergence)
  • 31. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 32. آزمون‌های همگرایی گام به گام
  • 33. تحلیل سری زمانی نمونه‌ها
  • 34. دوره‌های گرم‌شدن (Burn-in period)
  • 35. حذف داده‌های دوره گرم‌شدن
  • 36. نمونه‌گیری پس از همگرایی
  • 37. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 38. وابستگی بین نمونه‌ها
  • 39. کاهش وابستگی نمونه‌ها
  • 40. نمونه‌گیری با گام‌های بزرگتر
  • 41. استفاده از زیرنمونه‌گیری (Subsampling)
  • 42. تخمین پارامترها از نمونه‌ها
  • 43. میانگین نمونه‌ها به عنوان تخمین
  • 44. روش‌های دیگر تخمین پارامتر
  • 45. توزیع‌های حاشیه‌ای (Marginal distributions)
  • 46. تخمین چگالی احتمال
  • 47. فاصله‌های اطمینان بیزی
  • 48. تفسیر فواصل اطمینان بیزی
  • 49. اعتبارسنجی مدل با MCMC
  • 50. مقایسه مدل‌های مختلف
  • 51. انتخاب مدل بر اساس معیارهای بیزی
  • 52. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 53. مدل‌های رگرسیونی بیزی
  • 54. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 55. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 56. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 57. یادگیری ماشین بیزی
  • 58. مدل‌های موضوعی (Topic models)
  • 59. مدل‌سازی زبان طبیعی با MCMC
  • 60. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 61. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 62. مدل‌سازی ژنتیکی با MCMC
  • 63. تحلیل داده‌های بالینی با MCMC
  • 64. مدل‌سازی تکاملی با MCMC
  • 65. کاربرد MCMC در علوم فیزیکی
  • 66. شبیه‌سازی سیستم‌های فیزیکی
  • 67. مدل‌سازی ذرات بنیادی
  • 68. کاربرد MCMC در امور مالی
  • 69. مدل‌سازی ریسک با MCMC
  • 70. پیش‌بینی بازارهای مالی
  • 71. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 72. بهینه‌سازی طراحی با MCMC
  • 73. تحلیل قابلیت اطمینان سیستم‌ها
  • 74. بهینه‌سازی پارامترها در مدل‌های مهندسی
  • 75. روش‌های پیشرفته MCMC
  • 76. کاهش واریانس (Variance reduction)
  • 77. روش‌های نمونه‌گیری متقابل (Coupled MCMC)
  • 78. استفاده از MCMC موازی
  • 79. نمونه‌گیری با دمای متغیر (Tempered sampling)
  • 80. استفاده از MCMC با پیوند (Pledged MCMC)
  • 81. روش‌های مبتنی بر نمونه‌سازی (Particle MCMC)
  • 82. حساب دیفرانسیل MCMC (MCMC calculus)
  • 83. ملاحظات پیاده‌سازی
  • 84. انتخاب زبان برنامه‌نویسی
  • 85. کتابخانه‌های MCMC موجود
  • 86. نکات مهم در اشکال‌زدایی (Debugging)
  • 87. مدیریت حافظه در MCMC
  • 88. بهینه‌سازی سرعت اجرا
  • 89. نمونه‌های عملی و مطالعات موردی
  • 90. حل مسئله رگرسیون بیزی
  • 91. حل مسئله طبقه‌بندی با MCMC
  • 92. تحلیل داده‌های واقعی با MCMC
  • 93. ارزیابی نهایی نتایج MCMC
  • 94. ملاحظات اخلاقی در استفاده از MCMC
  • 95. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 96. تفسیر شفاف نتایج MCMC
  • 97. تأثیر MCMC بر تصمیم‌گیری
  • 98. محدودیت‌های روش‌های MCMC
  • 99. آینده روش‌های MCMC
  • 100. پیشرفت‌های آتی در 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.