کتاب کلید طلایی درک الگوریتم‌های MCMC

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 کلید طلایی درک الگوریتم‌های MCMC

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

موضوع میانی: مفهوم نسبت پذیرش

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف
  • 2. مفاهیم اساسی زنجیره‌های مارکوف
  • 3. فضاهای حالت و انتقال در زنجیره‌های مارکوف
  • 4. انواع زنجیره‌های مارکوف (زمان‌گسسته، زمان‌پیوسته)
  • 5. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در مدل‌سازی
  • 6. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو
  • 7. تولید اعداد تصادفی و شبیه‌سازی
  • 8. انتگرال‌گیری مونت کارلو
  • 9. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های MCMC
  • 10. چرایی نیاز به MCMC
  • 11. مفهوم توزیع هدف
  • 12. مفهوم توزیع پیشینه
  • 13. توزیع پسین در MCMC
  • 14. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 15. مراحل الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 16. انتخاب تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 17. نکات عملی در پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 18. الگوریتم Metropolis
  • 19. نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 20. کاربرد MCMC در آمار بیزی
  • 21. تخمین پارامترها با MCMC
  • 22. تعیین فواصل اطمینان بیزی
  • 23. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 24. تست‌های همگرایی (Gelman-Rubin, Raftery-Lewis)
  • 25. توزیع‌های غیرنرمال و MCMC
  • 26. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته و MCMC
  • 27. مدل‌های سلسله‌مراتبی و MCMC
  • 28. مدل‌های سری زمانی با MCMC
  • 29. مدل‌های فضایی با MCMC
  • 30. مقدمه‌ای بر الگوریتم Gibbs Sampling
  • 31. مراحل الگوریتم Gibbs Sampling
  • 32. شرایط استفاده از Gibbs Sampling
  • 33. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 34. الگوریتم‌های ترکیبی MCMC
  • 35. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 36. شبکه‌های بیزی و MCMC
  • 37. مدل‌های گرافیکی و MCMC
  • 38. استنتاج در مدل‌های پیچیده
  • 39. بهینه‌سازی با MCMC
  • 40. جستجو در فضای حالت با MCMC
  • 41. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 42. تحلیل داده‌های حجیم با MCMC
  • 43. مدل‌سازی اقتصادسنجی با MCMC
  • 44. تحلیل بقا با MCMC
  • 45. مدل‌سازی ریسک با MCMC
  • 46. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 47. تحلیل پیمایش با MCMC
  • 48. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی با MCMC
  • 49. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 50. مدل‌سازی ژنتیکی با MCMC
  • 51. مدل‌سازی اپیدمیولوژیک با MCMC
  • 52. مدل‌سازی فیزیولوژیک با MCMC
  • 53. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 54. بهینه‌سازی طراحی با MCMC
  • 55. تحلیل قابلیت اطمینان با MCMC
  • 56. مدل‌سازی پدیده‌های تصادفی با MCMC
  • 57. کاربرد MCMC در علوم کامپیوتر
  • 58. پردازش تصویر با MCMC
  • 59. بینایی ماشین با MCMC
  • 60. پردازش زبان طبیعی با MCMC
  • 61. مقدمه‌ای بر MCMC پیشرفته
  • 62. تکنیک‌های نمونه‌برداری با اهمیت
  • 63. نمونه‌برداری اهمیت (Importance Sampling)
  • 64. نمونه‌برداری با اهمیت تکراری
  • 65. نمونه‌برداری با اهمیت ذیل شرط
  • 66. تکنیک‌های نمونه‌برداری با خانواده
  • 67. نمونه‌برداری از خانواده توزیع‌ها
  • 68. جستجوی پارامتوری با MCMC
  • 69. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM) و MCMC
  • 70. کاربرد HMM در مدل‌سازی پنهان
  • 71. مدل‌های زنجیره مارکوف پنهان
  • 72. تخمین پارامترهای HMM با MCMC
  • 73. استنتاج در HMM با MCMC
  • 74. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی جهانی
  • 75. جستجوی تصادفی در فضای پارامتر
  • 76. مدل‌سازی ریاضی بهینه‌سازی
  • 77. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی تابع هزینه
  • 78. استفاده از MCMC در فرآیندهای تصادفی
  • 79. مدل‌سازی سری‌های زمانی پیچیده
  • 80. تخمین پارامترهای ناشناخته
  • 81. کاربرد MCMC در علوم مالی
  • 82. مدل‌سازی قیمت دارایی‌ها
  • 83. تحلیل ریسک در بازارهای مالی
  • 84. شبیه‌سازی سناریوهای مالی
  • 85. کاربرد MCMC در علوم پزشکی
  • 86. مدل‌سازی بیماری‌ها
  • 87. تحلیل داده‌های بالینی
  • 88. تخمین پارامترهای مدل‌های دارویی
  • 89. کاربرد MCMC در علوم محیط زیست
  • 90. مدل‌سازی انتشار آلاینده‌ها
  • 91. پیش‌بینی تغییرات اقلیمی
  • 92. تحلیل داده‌های حسگرهای محیطی
  • 93. مقدمه‌ای بر MCMC موازی
  • 94. مزایای محاسبات موازی در MCMC
  • 95. استراتژی‌های موازی‌سازی MCMC
  • 96. پیاده‌سازی MCMC موازی
  • 97. بررسی کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 98. توابع همبستگی در MCMC
  • 99. اندازه‌گیری کارایی نمونه‌برداری
  • 100. روش‌های کاهش واریانس 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.