اکسپرس 24
کتاب رفع اشکال مدل‌های Stan

کتاب رفع اشکال مدل‌های Stan

تگ‌ها: MCMC Stan آمار بیزی بهینه‌سازی مدل تنظیم پارامتر Stan رفع اشکال Stan زبان برنامه‌نویسی Stan مدل‌سازی 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 رفع اشکال مدل‌های Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون
  • 2. نصب و راه‌اندازی پایتون
  • 3. انواع داده‌ها در پایتون
  • 4. متغیرها و عملگرها
  • 5. ساختارهای کنترلی (شرطی)
  • 6. ساختارهای کنترلی (حلقه‌ها)
  • 7. توابع در پایتون
  • 8. مدیریت خطا و استثناها
  • 9. کار با فایل‌ها در پایتون
  • 10. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا
  • 11. مفاهیم کلاس و شیء
  • 12. وراثت در پایتون
  • 13. چندریختی در پایتون
  • 14. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های علمی پایتون
  • 15. نصب و استفاده از NumPy
  • 16. عملیات بر روی آرایه‌ها با NumPy
  • 17. مقدمه‌ای بر کتابخانه SciPy
  • 18. استفاده از SciPy برای بهینه‌سازی
  • 19. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas
  • 20. ساخت و کار با DataFrame در Pandas
  • 21. عملیات داده‌ای با Pandas
  • 22. تمیز کردن و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 23. مقدمه‌ای بر آمار استنباطی
  • 24. مفاهیم احتمال
  • 25. توزیع‌های آماری رایج
  • 26. آزمون فرض آماری
  • 27. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری
  • 28. رگرسیون خطی ساده
  • 29. رگرسیون خطی چندگانه
  • 30. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 31. مقدمه‌ای بر مدل‌های احتمالاتی
  • 32. مدل‌های گرافیکی احتمالاتی
  • 33. شبکه‌های بیزی
  • 34. مقدمه‌ای بر زبان Stan
  • 35. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 36. مفاهیم پایه در Stan
  • 37. تعریف مدل‌های ساده در Stan
  • 38. دستورات شرطی و حلقه‌ها در Stan
  • 39. توابع در Stan
  • 40. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 41. ساخت مدل‌های سلسله مراتبی در Stan
  • 42. کار با داده‌های گروه‌بندی شده
  • 43. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 44. روش‌های نمونه‌گیری مارکوف زنجیره‌ای (MCMC)
  • 45. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 46. الگوریتم هامینگتونین مونت کارلو (HMC)
  • 47. کالیبراسیون مدل‌ها در Stan
  • 48. ارزیابی همگرایی در Stan
  • 49. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 50. متریک‌های ارزیابی مدل‌های Bayesian
  • 51. شاخص اطلاعاتی آکایکه (AIC)
  • 52. شاخص اطلاعاتی بیزی (BIC)
  • 53. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 54. اعتبارسنجی متقابل سلسله مراتبی
  • 55. پیش‌بینی با مدل‌های Stan
  • 56. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Stan
  • 57. مدل‌های ARIMA در Stan
  • 58. مدل‌های حالت-فضا (State-space models) در Stan
  • 59. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 60. مدل‌های لجستیک در Stan
  • 61. مدل‌های پواسون در Stan
  • 62. مدل‌های رگرسیون کاکس در Stan
  • 63. مدل‌سازی بقا در Stan
  • 64. مقدمه‌ای بر داده‌های سلسله مراتبی مکانی
  • 65. مدل‌سازی مکانی با Stan
  • 66. مفاهیم مربوط به داده‌های مکانی
  • 67. استفاده از کتابخانه‌های مکانی در پایتون
  • 68. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 69. دسته‌بندی با مدل‌های Bayesian
  • 70. رگرسیون با مدل‌های Bayesian
  • 71. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 72. یادگیری عمیق با Stan
  • 73. مدل‌سازی پیشرفته در Stan
  • 74. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 75. اعتبارسنجی مدل با داده‌های جدید
  • 76. تفسیر نتایج مدل‌های Bayesian
  • 77. گزارش‌دهی نتایج مدل‌سازی
  • 78. کاربرد مدل‌های Stan در علوم زیستی
  • 79. کاربرد مدل‌های Stan در اقتصاد
  • 80. کاربرد مدل‌های Stan در علوم اجتماعی
  • 81. کاربرد مدل‌های Stan در مهندسی
  • 82. کاربرد مدل‌های Stan در علوم محیطی
  • 83. مقدمه‌ای بر مدل‌های غیرپارامتری
  • 84. مدل‌های Non-parametric Bayesian
  • 85. تکنیک‌های پیشرفته نمونه‌گیری
  • 86. مقایسه مدل‌های مختلف
  • 87. نکات کاربردی در کار با Stan
  • 88. اشکال‌زدایی مدل‌های پیچیده
  • 89. مدیریت حافظه در Stan
  • 90. بهینه‌سازی کد Stan
  • 91. نمایش گرافیکی نتایج مدل‌سازی
  • 92. کتابخانه‌های کمکی برای Stan
  • 93. مطالعات موردی پیشرفته
  • 94. چالش‌های مدل‌سازی Bayesian
  • 95. آینده مدل‌سازی Bayesian و Stan

📚 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.