اکسپرس 24
کتاب راهنمای جامع برای کار با Stan

کتاب راهنمای جامع برای کار با Stan

تگ‌ها: MCMC stan آمار بیزی احتمالات تحلیل داده مدل‌سازی آماری مدل‌های بیزی نمونه‌گیری مونت‌کارلو یادگیری ماشین

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 راهنمای جامع برای کار با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 2. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 3. مبانی سینتکس Stan
  • 4. انواع داده در Stan
  • 5. ساختارهای کنترلی در Stan
  • 6. توابع پایه‌ای در Stan
  • 7. ماتریس‌ها و عملیات روی آن‌ها در Stan
  • 8. بردارها و عملیات روی آن‌ها در Stan
  • 9. آرایه‌ها و ساختارهای پیچیده در Stan
  • 10. تعریف توابع سفارشی در Stan
  • 11. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری
  • 12. مدل‌های خطی ساده در Stan
  • 13. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs) در Stan
  • 14. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 15. مقدمه‌ای بر روش‌های بیزی
  • 16. قوانین بیزی و استنتاج بیزی
  • 17. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 18. روش‌های نمونه‌گیری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 19. الگوریتم گیبس در Stan
  • 20. الگوریتم هَملتونی مونت کارلو (HMC) در Stan
  • 21. الگوریتم نمونه‌برداری با ردیابی گام (NUTS) در Stan
  • 22. ارزیابی همگرایی مدل‌های MCMC
  • 23. شاخص‌های ارزیابی همگرایی (R-hat, ESS)
  • 24. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 25. انتخاب مدل در رویکرد بیزی
  • 26. معیارهای انتخاب مدل (DIC, WAIC)
  • 27. اعتبارسنجی متقابل مدل‌ها
  • 28. کاربرد Stan در رگرسیون خطی بیزی
  • 29. کاربرد Stan در رگرسیون لجستیک بیزی
  • 30. کاربرد Stan در مدل‌های اثرات مختلط بیزی
  • 31. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Stan
  • 32. مدل‌های پواسون در Stan
  • 33. مدل‌های نمایی در Stan
  • 34. مدل‌های گاما در Stan
  • 35. مدل‌های بتا در Stan
  • 36. مدل‌های توزیع نرمال چندمتغیره در Stan
  • 37. مدل‌سازی داده‌های گمشده با Stan
  • 38. روش‌های imputation در Stan
  • 39. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده با Stan
  • 40. مدل‌سازی داده‌های بقا با Stan
  • 41. مدل‌های شتاب‌دهنده نرخ بقا (AFT) در Stan
  • 42. مدل‌های نسبت خطر کاکس در Stan
  • 43. استفاده از Stan برای مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
  • 44. مدل‌سازی عوامل پنهان با Stan
  • 45. تحلیل عاملی تاییدی با Stan
  • 46. مدل‌سازی معادلات ساختاری با Stan
  • 47. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی در Stan
  • 48. روش‌های بهینه‌سازی عددی در Stan
  • 49. کاربرد بهینه‌سازی در تنظیم پارامترهای مدل
  • 50. پیش‌پردازش داده‌ها برای Stan
  • 51. پاکسازی داده‌ها در Stan
  • 52. تبدیل متغیرها در Stan
  • 53. استانداردسازی داده‌ها در Stan
  • 54. کدنویسی تمیز و قابل نگهداری در Stan
  • 55. اشکال‌زدایی کد Stan
  • 56. استفاده از کامنت‌گذاری مؤثر در Stan
  • 57. اشتراک‌گذاری کد Stan
  • 58. مقدمه‌ای بر بسته‌های Stan
  • 59. بسته RStan
  • 60. بسته PyStan
  • 61. بسته CmdStanR
  • 62. بسته CmdStanPy
  • 63. اتصال Stan به محیط‌های دیگر
  • 64. مثال‌های کاربردی مدل‌سازی در حوزه‌های مختلف
  • 65. مدل‌سازی در علوم زیستی با Stan
  • 66. مدل‌سازی در علوم اقتصادی با Stan
  • 67. مدل‌سازی در علوم اجتماعی با Stan
  • 68. مدل‌سازی در مهندسی با Stan
  • 69. مدل‌سازی در پزشکی با Stan
  • 70. مدل‌سازی در روانشناسی با Stan
  • 71. مدل‌سازی در علوم محیطی با Stan
  • 72. مدل‌سازی در علوم داده با Stan
  • 73. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی آماری
  • 74. رعایت حریم خصوصی داده‌ها در Stan
  • 75. تفسیرپذیری مدل‌های آماری
  • 76. شفافیت در فرآیند مدل‌سازی
  • 77. مستندسازی مدل‌ها و نتایج
  • 78. کاربرد Stan در تحقیقات علمی
  • 79. مقایسه Stan با سایر نرم‌افزارهای مدل‌سازی بیزی
  • 80. مزایای استفاده از Stan
  • 81. محدودیت‌های استفاده از Stan
  • 82. نکات پیشرفته در برنامه‌نویسی Stan
  • 83. تکنیک‌های بهینه‌سازی کد Stan
  • 84. استفاده از دستورات پیشرفته Stan
  • 85. نوشتن ماژول‌های سفارشی در Stan
  • 86. بررسی عملکرد کد Stan
  • 87. مدیریت حافظه در Stan
  • 88. برنامه‌نویسی موازی در Stan
  • 89. کاربرد Stan در یادگیری ماشین بیزی
  • 90. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در Stan
  • 91. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 92. بهبود مدل‌های پیش‌بینی‌کننده

📚 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.