اکسپرس 24
کتاب روش‌های پیشرفته نمونه‌گیری در PyMC: تسلط بر HMC و NUTS

کتاب روش‌های پیشرفته نمونه‌گیری در PyMC: تسلط بر HMC و NUTS

تگ‌ها: HMC NUTS PyMC PyMC HMC Python آمار بیزی استنتاج بیزی مدل‌سازی بیزی نمونه‌گیری MCMC نمونه‌گیری پیشرفته

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 روش‌های پیشرفته نمونه‌گیری در PyMC: تسلط بر HMC و NUTS

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری از طریق HMC و NUTS در PyMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری بیزی
  • 2. آشنایی با مفاهیم مدل‌سازی احتمالی
  • 3. مبانی و اصول نمونه‌گیری مونت کارلو
  • 4. نیاز به روش‌های نمونه‌گیری پیشرفته
  • 5. معرفی و تاریخچه نمونه‌گیری زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 6. اصول و کاربردهای الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 7. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings در PyMC
  • 8. محدودیت‌های Metropolis-Hastings
  • 9. معرفی الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 10. نحوه عملکرد نمونه‌گیری گیبس
  • 11. پیاده‌سازی نمونه‌گیری گیبس در PyMC
  • 12. مقایسه Metropolis-Hastings و گیبس
  • 13. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری با گرادیان (Gradient-based Sampling)
  • 14. اهمیت گرادیان در فضای پارامتر
  • 15. معرفی نمونه‌گیری مونت کارلو بر پایه گرادیان (GMC)
  • 16. آشنایی با روش‌های دینامیک هامیلتونی
  • 17. اصول مکانیک هامیلتونی در مدل‌سازی
  • 18. معرفی الگوریتم نمونه‌گیری هامیلتونی مونت کارلو (HMC)
  • 19. مراحل اجرای الگوریتم HMC
  • 20. مزایای HMC نسبت به روش‌های MCMC سنتی
  • 21. پیاده‌سازی HMC در PyMC
  • 22. تنظیم پارامترهای HMC (گام زمانی، تعداد گام‌ها)
  • 23. چالش‌های استفاده از HMC
  • 24. معرفی نمونه‌گیری No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 25. بهبودهای NUTS نسبت به HMC کلاسیک
  • 26. نحوه عملکرد NUTS
  • 27. پیاده‌سازی NUTS در PyMC
  • 28. مقایسه HMC و NUTS
  • 29. کاربرد NUTS در مدل‌های پیچیده
  • 30. تنظیم پارامترهای NUTS
  • 31. تشخیص همگرایی در نمونه‌گیری‌های MCMC
  • 32. معیارهای همگرایی (Gelman-Rubin, R-hat)
  • 33. روش‌های بصری برای تشخیص همگرایی
  • 34. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 35. اهمیت انتخاب مناسب مدل
  • 36. تأثیر انتخاب مدل بر نتایج نمونه‌گیری
  • 37. استفاده از PyMC برای ساخت مدل‌های پیچیده
  • 38. مدل‌های خطی و غیرخطی در PyMC
  • 39. مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 40. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی با HMC/NUTS
  • 41. مدل‌سازی سری‌های زمانی با PyMC
  • 42. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های سری زمانی
  • 43. مدل‌سازی داده‌های مکانی با PyMC
  • 44. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های مکانی
  • 45. مدل‌سازی شبکه‌های عصبی بیزی
  • 46. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی با HMC/NUTS
  • 47. مدل‌سازی توزیع‌های مخلوط (Mixture Distributions)
  • 48. کاربرد HMC/NUTS در توزیع‌های مخلوط
  • 49. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outlier Detection)
  • 50. استفاده از HMC/NUTS برای شناسایی داده‌های پرت
  • 51. اعتبارسنجی مدل (Model Validation)
  • 52. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 53. تأیید نتایج نمونه‌گیری با داده‌های جدید
  • 54. محاسبه و تفسیر توابع پسین (Posterior Functions)
  • 55. محاسبه میانگین، میانه و واریانس پسین
  • 56. محاسبه فواصل اطمینان بیزی (Credible Intervals)
  • 57. تصویرسازی توزیع پسین
  • 58. استفاده از ArviZ برای تحلیل نتایج
  • 59. فلوچارت‌های زنجیره مارکوف (Trace Plots)
  • 60. نمودارهای چگالی پسین (Posterior Density Plots)
  • 61. نمودارهای هیستوگرام پسین
  • 62. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
  • 63. تحلیل حساسیت پارامتر
  • 64. اهمیت تحلیل حساسیت در مدل‌سازی بیزی
  • 65. روش‌های انجام تحلیل حساسیت
  • 66. تفسیر نتایج تحلیل حساسیت
  • 67. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 68. کاربرد HMC/NUTS در بهینه‌سازی
  • 69. مقایسه روش‌های نمونه‌گیری با روش‌های بهینه‌سازی
  • 70. چالش‌های نمونه‌گیری در ابعاد بالا
  • 71. راهکارهای مقابله با ابعاد بالا
  • 72. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری متغیرهای پنهان (Latent Variable Sampling)
  • 73. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های با متغیرهای پنهان
  • 74. نمونه‌گیری در مدل‌های گرافی احتمالی (Probabilistic Graphical Models)
  • 75. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های PGM
  • 76. مدل‌سازی فرآیندهای گوسی (Gaussian Processes)
  • 77. کاربرد HMC/NUTS در فرآیندهای گوسی
  • 78. روش‌های نمونه‌گیری تقریبی (Approximate Sampling Methods)
  • 79. مقدمه‌ای بر استنتاج متغیر (Variational Inference)
  • 80. مقایسه استنتاج متغیر با HMC/NUTS
  • 81. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی با فاکتورگیری (Bayesian Factorization)
  • 82. کاربرد HMC/NUTS در مدل‌های پیچیده اقتصادی
  • 83. مدل‌سازی ریسک در بازارهای مالی با رویکرد بیزی
  • 84. کاربرد HMC/NUTS در تحلیل داده‌های اقتصادی کلان
  • 85. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده با روش‌های بیزی
  • 86. کاربرد HMC/NUTS در تحلیل داده‌های اجتماعی
  • 87. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با PyMC
  • 88. تحلیل احساسات با استفاده از مدل‌های بیزی
  • 89. کاربرد HMC/NUTS در پردازش زبان طبیعی
  • 90. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با PyMC
  • 91. تحلیل داده‌های پزشکی با رویکرد بیزی
  • 92. کاربرد HMC/NUTS در پیش‌بینی بیماری
  • 93. مدل‌سازی بقا (Survival Analysis) با PyMC
  • 94. تحلیل داده‌های زیست‌شناختی با HMC/NUTS
  • 95. مدل‌سازی داده‌های ژنومیک با PyMC
  • 96. کاربرد HMC/NUTS در علوم محیط زیست
  • 97. مدل‌سازی تغییرات اقلیمی با روش‌های بیزی
  • 98. تحلیل داده‌های زمین‌شناسی با PyMC
  • 99. کاربرد HMC/NUTS در مهندسی
  • 100. مدل‌سازی قابلیت اطمینان سیستم‌ها با PyMC

📚 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.