اکسپرس 24
کتاب کشف جزئیات HMC و NUTS با تمرکز بر Stan

کتاب کشف جزئیات HMC و NUTS با تمرکز بر Stan

تگ‌ها: HMC MCMC NUTS Stan آمار بیزی احتمال استنتاج آماری تحلیل داده مدل‌سازی آماری 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 کشف جزئیات HMC و NUTS با تمرکز بر Stan

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق HMC و NUTS در Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 2. مفاهیم اساسی آمار بیزی
  • 3. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 4. نمونه‌گیری از طریق زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 5. معرفی الگوریتم گیبس
  • 6. پیاده‌سازی الگوریتم گیبس در Stan
  • 7. محدودیت‌های الگوریتم گیبس
  • 8. معرفی الگوریتم نمونه‌گیری هرمان (HMC)
  • 9. مفهوم انرژی و گرادیان در HMC
  • 10. انتگرال‌گیری عددی در HMC
  • 11. پارامترهای کلیدی HMC
  • 12. تنظیم گام زمانی (stepsize) در HMC
  • 13. تنظیم تعداد گام‌ها (number of steps) در HMC
  • 14. نویز در HMC
  • 15. پیاده‌سازی HMC در Stan
  • 16. مزایای HMC نسبت به گیبس
  • 17. معایب HMC
  • 18. معرفی الگوریتم نمونه‌گیری نرمالیزه نشده تِپینگ (NUTS)
  • 19. بهبودهای NUTS بر HMC
  • 20. تصمیم‌گیری در مورد گام زمانی در NUTS
  • 21. جهت‌دهی در NUTS
  • 22. پیاده‌سازی NUTS در Stan
  • 23. مقایسه HMC و NUTS
  • 24. انتخاب الگوریتم نمونه‌گیری مناسب
  • 25. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 26. معیارهای ارزیابی همگرایی (R-hat)
  • 27. تحلیل سری زمانی نمونه‌ها
  • 28. نمودارهای خودهمبستگی
  • 29. تحلیل بصری همگرایی
  • 30. روش‌های تشخیص عدم همگرایی
  • 31. اهمیت نمونه‌گیری کارآمد
  • 32. مدل‌های خطی سلسله مراتبی بیزی
  • 33. رگرسیون سلسله مراتبی
  • 34. مدل‌های اثرات ثابت و تصادفی
  • 35. مدل‌های اثرات مختلط
  • 36. پیاده‌سازی مدل‌های خطی در Stan
  • 37. تفسیر نتایج مدل‌های خطی
  • 38. مدل‌های غیرخطی سلسله مراتبی بیزی
  • 39. توابع پایه در مدل‌های غیرخطی
  • 40. مدل‌های منحنی رشد
  • 41. مدل‌های سری زمانی سلسله مراتبی
  • 42. مدل‌های مکانی-زمانی
  • 43. پیاده‌سازی مدل‌های غیرخطی در Stan
  • 44. تفسیر نتایج مدل‌های غیرخطی
  • 45. مدل‌های طبقه‌بندی سلسله مراتبی بیزی
  • 46. مدل‌های لجستیک سلسله مراتبی
  • 47. مدل‌های پروبیت سلسله مراتبی
  • 48. مدل‌های چندسطحی
  • 49. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی در Stan
  • 50. تفسیر نتایج مدل‌های طبقه‌بندی
  • 51. مدل‌های بقا سلسله مراتبی بیزی
  • 52. مدل کاکس سلسله مراتبی
  • 53. مدل‌های بقا با اثرات تصادفی
  • 54. پیاده‌سازی مدل‌های بقا در Stan
  • 55. تفسیر نتایج مدل‌های بقا
  • 56. مدل‌های گمانه‌زنی (Latent Variable Models)
  • 57. مدل‌های تحلیل عاملی بیزی
  • 58. مدل‌های معادلات ساختاری بیزی
  • 59. پیاده‌سازی مدل‌های گمانه‌زنی در Stan
  • 60. تفسیر نتایج مدل‌های گمانه‌زنی
  • 61. اعتبارسنجی مدل
  • 62. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 63. اعتبارسنجی پیش‌بینی (Predictive validation)
  • 64. مقایسه مدل‌ها
  • 65. انتخاب مدل بر اساس معیارهای اطلاعاتی (AIC, BIC, WAIC)
  • 66. تجزیه و تحلیل حساسیت پارامتر
  • 67. اهمیت انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 68. توزیع‌های پیشین غیراطلاعاتی
  • 69. توزیع‌های پیشین اطلاعاتی
  • 70. توزیع‌های پیشین وابسته به پارامتر
  • 71. اثرات پیشین بر نتایج
  • 72. توزیع‌های پیشین مشترک
  • 73. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیشین
  • 74. چالش‌های نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 75. بهینه‌سازی پارامترهای HMC و NUTS
  • 76. تنظیمات پیشرفته در Stan
  • 77. استفاده از دستورات مختص Stan
  • 78. اشکال‌زدایی کد Stan
  • 79. ساخت مدل‌های سفارشی در Stan
  • 80. کتابخانه‌های مفید در Stan
  • 81. کاربرد HMC و NUTS در حوزه‌های علمی
  • 82. کاربرد در علوم زیستی
  • 83. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 84. کاربرد در علوم اقتصادی
  • 85. کاربرد در مهندسی
  • 86. مطالعات موردی پیشرفته
  • 87. بهینه‌سازی فرآیندهای تولیدی با مدل‌های بیزی
  • 88. مدل‌سازی ریسک در سیستم‌های مالی
  • 89. پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده
  • 90. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 91. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 92. آخرین دستاوردها در نمونه‌گیری بیزی
  • 93. روندهای آینده در HMC و NUTS
  • 94. توسعه الگوریتم‌های نمونه‌گیری نوین
  • 95. کاربرد هوش مصنوعی در مدل‌سازی بیزی
  • 96. پردازش موازی در نمونه‌گیری بیزی
  • 97. کاربرد در داده‌های حجیم (Big Data)

📚 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.