اکسپرس 24
کتاب پشتیبانی MCMC از مدل‌های پیش‌بینی کننده

کتاب پشتیبانی MCMC از مدل‌های پیش‌بینی کننده

تگ‌ها: MCMC آمار بیزی بیزیان پیش‌بینی آماری توزیع احتمال روش‌های آماری مدل‌سازی آماری مدل‌های پیش‌بینی کننده نمونه‌گیری مارکوف

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 پشتیبانی MCMC از مدل‌های پیش‌بینی کننده

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع توزیع‌ها و مدل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مدل‌های پیش‌بینی کننده
  • 2. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 3. اصول نظری MCMC
  • 4. الگوریتم‌های رایج MCMC
  • 5. متروپلیس-هستینگز
  • 6. نمونه‌گیری گیبس
  • 7. کاربرد MCMC در تخمین پارامتر
  • 8. مدل‌سازی بیزی
  • 9. استنتاج بیزی
  • 10. قضیه بیز
  • 11. توزیع پیشین و پسین
  • 12. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 13. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 14. معیارهای همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 15. روش‌های بصری ارزیابی همگرایی
  • 16. تشخیص عدم همگرایی
  • 17. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 18. کاهش همبستگی بین متغیرها
  • 19. استفاده از نمونه‌گیری شرطی
  • 20. تکنیک‌های پیشرفته MCMC
  • 21. نمونه‌گیری از مدل‌های پیچیده
  • 22. مدل‌های سلسله مراتبی
  • 23. مدل‌های فضایی-زمانی
  • 24. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 25. طبقه‌بندی بیزی
  • 26. رگرسیون بیزی
  • 27. خوشه‌بندی بیزی
  • 28. مدل‌سازی سری زمانی با MCMC
  • 29. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 30. شناسایی مدل‌های سری زمانی
  • 31. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 32. مدل‌سازی ژنتیکی
  • 33. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک
  • 34. مدل‌سازی زیست‌انفورماتیک
  • 35. کاربرد MCMC در مالی
  • 36. مدل‌سازی ریسک
  • 37. قیمت‌گذاری اختیار معامله
  • 38. بهینه‌سازی سبد سهام
  • 39. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 40. مدل‌سازی رفتار رای‌دهندگان
  • 41. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
  • 42. تحلیل داده‌های پیمایشی
  • 43. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 44. مدل‌سازی قابلیت اطمینان
  • 45. بهینه‌سازی پارامترهای سیستم
  • 46. تحلیل داده‌های حسگر
  • 47. مباحث پیشرفته در مدل‌های پیش‌بینی کننده
  • 48. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 49. مدل‌های غیرپارامتری بیزی
  • 50. شبکه‌های بیزی
  • 51. مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 52. انتگرال‌گیری عددی با MCMC
  • 53. کاربرد MCMC در پردازش تصویر
  • 54. بازسازی تصویر
  • 55. طبقه‌بندی تصویر
  • 56. شناسایی اشیاء
  • 57. کاربرد MCMC در پردازش زبان طبیعی
  • 58. مدل‌سازی موضوعی
  • 59. ترجمه ماشینی بیزی
  • 60. تحلیل احساسات
  • 61. مبانی ریاضی مدل‌سازی بیزی
  • 62. توزیع‌های احتمال
  • 63. توابع چگالی احتمال
  • 64. توزیع‌های گسسته و پیوسته
  • 65. قوانین احتمال
  • 66. امید ریاضی و واریانس
  • 67. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی
  • 68. روش‌های بهینه‌سازی بدون محدودیت
  • 69. روش‌های بهینه‌سازی با محدودیت
  • 70. کاربرد بهینه‌سازی در مدل‌سازی
  • 71. مقدمه‌ای بر آمار استنباطی
  • 72. برآوردگرها
  • 73. فاصله‌های اطمینان
  • 74. آزمون فرض آماری
  • 75. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 76. یادگیری نظارت شده
  • 77. یادگیری بدون نظارت
  • 78. یادگیری تقویتی
  • 79. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 80. معیارهای ارزیابی
  • 81. اعتبارسنجی متقابل
  • 82. نکات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 83. انتخاب نرم‌افزار مناسب (Stan, PyMC, JAGS)
  • 84. نوشتن کد برای مدل‌های MCMC
  • 85. اشکال‌زدایی کدهای MCMC
  • 86. تفسیر نتایج MCMC
  • 87. ارائه نتایج مدل‌های پیش‌بینی کننده
  • 88. مقایسه مدل‌های مختلف
  • 89. انتخاب بهترین مدل
  • 90. ارائه توصیه‌ها بر اساس مدل
  • 91. اهمیت مدل‌سازی پیش‌بینی کننده در تصمیم‌گیری
  • 92. کاربرد در سیاست‌گذاری عمومی
  • 93. کاربرد در توسعه کسب و کار
  • 94. کاربرد در تحقیقات علمی
  • 95. اخلاق در مدل‌سازی پیش‌بینی کننده
  • 96. شفافیت مدل‌ها
  • 97. قابلیت تفسیر
  • 98. مسئولیت‌پذیری
  • 99. آینده مدل‌سازی پیش‌بینی کننده
  • 100. روندهای جدید 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.