اکسپرس 24
کتاب تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan

کتاب تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan

تگ‌ها: MCMC Stan آمار بیزی پارامترهای MCMC تنظیم MCMC مدل‌سازی آماری نرم‌افزار آماری نمونه‌گیری

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 تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر نمونه‌گیری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 2. اصول اساسی MCMC
  • 3. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 4. معرفی نرم‌افزار Stan
  • 5. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 6. ساختار مدل در Stan
  • 7. زبان مدل‌سازی Stan
  • 8. توابع چگالی احتمال در Stan
  • 9. مشتق‌گیری خودکار در Stan
  • 10. بهینه‌سازی مدل در Stan
  • 11. تکنیک‌های نمونه‌گیری در Stan
  • 12. الگوریتم هامیلتونی مونت کارلو (HMC)
  • 13. الگوریتم نمونه‌گیر گشتاوری (NUTS)
  • 14. تشخیص همگرایی در MCMC
  • 15. معیارهای همگرایی MCMC
  • 16. نمودارهایtrace و ACF
  • 17. شاخص‌های همگرایی (Gelman-Rubin)
  • 18. تنظیم پارامترهای HMC
  • 19. گام زمانی (stepsize) در HMC
  • 20. تعداد گام‌های HMC
  • 21. انرژی جنبشی در HMC
  • 22. تنظیم پارامترهای NUTS
  • 23. عمق بیشینه درخت (max_depth)
  • 24. تعداد تکرار نمونه‌گیری
  • 25. تنظیمات پیش‌فرض Stan
  • 26. بهینه‌سازی سرعت نمونه‌گیری
  • 27. کاهش طول زنجیره
  • 28. استفاده از موازی‌سازی
  • 29. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 30. اهمیت پیش‌پردازش
  • 31. پاکسازی داده‌ها
  • 32. استانداردسازی داده‌ها
  • 33. تبدیلات داده‌ها
  • 34. ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 35. مدل‌سازی بیزی
  • 36. مبانی استنتاج بیزی
  • 37. قضیه بیز
  • 38. استفاده از توزیع پیشین
  • 39. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 40. توزیع‌های پیشین غیر اطلاعاتی
  • 41. توزیع‌های پیشین اطلاعاتی
  • 42. توزیع‌های پیشین جفری
  • 43. اعتبارسنجی مدل
  • 44. ارزیابی برازش مدل
  • 45. بایاس فاکتور (Bayes Factor)
  • 46. اعتبارسنجی متقابل بیزی
  • 47. بررسی باقی‌مانده‌ها
  • 48. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) در Stan
  • 49. مدل رگرسیون لجستیک در Stan
  • 50. مدل رگرسیون پواسون در Stan
  • 51. مدل رگرسیون خطی در Stan
  • 52. مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 53. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله مراتبی
  • 54. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 55. مدل‌های اثرات مختلط در Stan
  • 56. مدل‌های سلسله مراتبی مکانی
  • 57. مدل‌های سلسله مراتبی زمانی
  • 58. پیش‌بینی با Stan
  • 59. نحوه انجام پیش‌بینی
  • 60. ارزیابی دقت پیش‌بینی
  • 61. تولید مقادیر پیش‌بینی شده
  • 62. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی
  • 63. کاربردهای عملی MCMC و Stan
  • 64. تحلیل داده‌های زیستی
  • 65. تحلیل داده‌های اقتصادی
  • 66. تحلیل داده‌های علوم اجتماعی
  • 67. تحلیل داده‌های مهندسی
  • 68. تحلیل داده‌های علوم محیطی
  • 69. مباحث پیشرفته در Stan
  • 70. کار با داده‌های حجیم
  • 71. بهینه‌سازی حافظه
  • 72. استفاده از Stan در شبکه‌های عصبی
  • 73. پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده
  • 74. تکنیک‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 75. مدل‌های گرافی در Stan
  • 76. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 77. مقدمه‌ای بر تئوری اطلاعات در MCMC
  • 78. روش‌های MCMC با کارایی بالا
  • 79. کدنویسی پیشرفته در Stan
  • 80. ساخت توابع سفارشی در Stan
  • 81. استفاده از C++ در Stan
  • 82. مدیریت خطا در Stan
  • 83. اشکال‌زدایی مدل‌های Stan
  • 84. روش‌های بصری‌سازی پیشرفته
  • 85. تحلیل حساسیت پارامترها
  • 86. مقایسه مدل‌ها با استفاده از Stan
  • 87. تنظیمات پیشرفته برای HMC و NUTS
  • 88. بهینه‌سازی پارامترهای HMC
  • 89. بهینه‌سازی پارامترهای NUTS
  • 90. راهنمای عملی برای تنظیم پارامترها
  • 91. نکات و ترفندهای پیشرفته
  • 92. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌ها
  • 93. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 94. شفافیت در مدل‌سازی
  • 95. گزارش‌دهی نتایج
  • 96. تفسیر صحیح نتایج آماری
  • 97. نرم‌افزارهای مرتبط با Stan
  • 98. RStan
  • 99. PyStan
  • 100. CmdStan

📚 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.