اکسپرس 24
کتاب توزیع پسین: نقشه راه بیزی

کتاب توزیع پسین: نقشه راه بیزی

تگ‌ها: MCMC آمار بیزی احتمالات بیزی استنتاج بیزی توزیع پسین مدل بیزی مونت کارلو مارکوف نقشه راه بیزی نمونه‌گیری بیزی یادگیری ماشین بیزی

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 توزیع پسین: نقشه راه بیزی

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

موضوع میانی: توزیع پسین (Posterior Distribution)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مفاهیم احتمال و آمار
  • 2. فضای نمونه و پیشامدها
  • 3. احتمال شرطی و قاعده بیز
  • 4. متغیرهای تصادفی گسسته و پیوسته
  • 5. توزیع‌های احتمال گسسته رایج
  • 6. توزیع دوجمله‌ای و کاربردهای آن
  • 7. توزیع پواسون و کاربردهای آن
  • 8. توزیع هندسی و کاربردهای آن
  • 9. توزیع فوق هندسی و کاربردهای آن
  • 10. توزیع یکنواخت گسسته
  • 11. متغیرهای تصادفی پیوسته
  • 12. توزیع نرمال و ویژگی‌های آن
  • 13. توزیع نمایی و کاربردهای آن
  • 14. توزیع گاما و کاربردهای آن
  • 15. توزیع بتا و کاربردهای آن
  • 16. توزیع کا-دو و کاربردهای آن
  • 17. توزیع t استیودنت و کاربردهای آن
  • 18. توزیع F و کاربردهای آن
  • 19. تابع چگالی احتمال و تابع توزیع تجمعی
  • 20. امید ریاضی و واریانس
  • 21. قضیه حد مرکزی
  • 22. مقدمه‌ای بر استنباط آماری
  • 23. برآوردگرها و ویژگی‌های آن‌ها
  • 24. برآورد حداکثر درست‌نمایی
  • 25. برآورد گشتاورها
  • 26. فاصله‌های اطمینان
  • 27. آزمون فرض آماری
  • 28. خطاهای نوع اول و دوم
  • 29. قدرت آزمون
  • 30. آزمون‌های فرض برای میانگین جامعه
  • 31. آزمون‌های فرض برای واریانس جامعه
  • 32. آزمون‌های فرض برای نسبت جامعه
  • 33. آزمون‌های فرض برای تفاوت میانگین دو جامعه
  • 34. آزمون‌های فرض برای نسبت دو جامعه
  • 35. تحلیل واریانس (ANOVA) یک‌طرفه
  • 36. تحلیل واریانس (ANOVA) دوطرفه
  • 37. مقدمه‌ای بر مدل‌های رگرسیون
  • 38. رگرسیون خطی ساده
  • 39. برآورد پارامترهای رگرسیون خطی ساده
  • 40. آزمون فرض برای ضرایب رگرسیون
  • 41. فاصله‌های اطمینان برای ضرایب رگرسیون
  • 42. ضریب تعیین (R-squared)
  • 43. تشخیص همبستگی چندگانه
  • 44. رگرسیون خطی چندگانه
  • 45. انتخاب بهترین مدل رگرسیون
  • 46. متغیرهای مجازی در رگرسیون
  • 47. مقدمه‌ای بر توزیع پسین
  • 48. قاعده بیز برای توزیع‌های پسین
  • 49. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 50. توزیع پیشین یکنواخت
  • 51. توزیع پیشین ژوردان
  • 52. توزیع پیشین بتا
  • 53. توزیع پیشین گاما
  • 54. توزیع پیشین نرمال
  • 55. توزیع پسین برای پارامتر میانگین
  • 56. توزیع پسین برای پارامتر واریانس
  • 57. توزیع پسین برای پارامتر نسبت
  • 58. توزیع پسین برای پارامترهای رگرسیون
  • 59. توزیع پسین برای پارامترهای مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 60. روش‌های نمونه‌گیری پسین
  • 61. روش مونت کارلو با زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 62. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 63. الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 64. ارزیابی همگرایی MCMC
  • 65. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی سلسله مراتبی
  • 66. مزایای مدل‌های بیزی سلسله مراتبی
  • 67. مدل‌های بیزی برای داده‌های طولی
  • 68. مدل‌های بیزی برای داده‌های مکانی
  • 69. مدل‌های بیزی برای داده‌های شبکه‌ای
  • 70. مدل‌های بیزی برای تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی
  • 71. مدل‌های بیزی برای پیش‌بینی
  • 72. کاربرد توزیع پسین در تصمیم‌گیری
  • 73. کاربرد توزیع پسین در بهینه‌سازی
  • 74. کاربرد توزیع پسین در یادگیری ماشین
  • 75. کاربرد توزیع پسین در پردازش سیگنال
  • 76. کاربرد توزیع پسین در علوم زیستی
  • 77. کاربرد توزیع پسین در علوم اقتصادی
  • 78. کاربرد توزیع پسین در علوم اجتماعی
  • 79. کاربرد توزیع پسین در مهندسی
  • 80. کاربرد توزیع پسین در علوم محیطی
  • 81. کاربرد توزیع پسین در علوم مالی
  • 82. کاربرد توزیع پسین در مدیریت ریسک
  • 83. کاربرد توزیع پسین در هوش مصنوعی
  • 84. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای آماری بیزی
  • 85. نرم‌افزار Stan
  • 86. نرم‌افزار JAGS
  • 87. نرم‌افزار PyMC3
  • 88. نرم‌افزار brms
  • 89. مثال‌های کاربردی از توزیع پسین در عمل
  • 90. تحلیل داده‌های واقعی با رویکرد بیزی
  • 91. تفسیر نتایج توزیع پسین
  • 92. ملاحظات عملی در مدل‌سازی بیزی
  • 93. چالش‌ها و محدودیت‌های توزیع پسین
  • 94. آینده پژوهش در توزیع پسین

📚 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.