اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC با استفاده از شاخص R-hat

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC با استفاده از شاخص R-hat

تگ‌ها: MCMC آمار بیزی ارزیابی MCMC الگوریتم‌های آماری بهینه‌سازی MCMC روش‌های بیزی زنجیره مارکوف شاخص R-hat نمونه‌گیری مارکوف همگرایی 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 بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC با استفاده از شاخص R-hat

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

موضوع میانی: R-hat

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری زنجیره مارکوف مونت کارلو
  • 2. مفهوم زنجیره مارکوف و خواص آن
  • 3. کاربرد زنجیره‌های مارکوف در مدل‌سازی
  • 4. اصول نمونه‌گیری مونت کارلو
  • 5. نظریه همگرایی در روش‌های مونت کارلو
  • 6. مبانی الگوریتم‌های MCMC
  • 7. اجزای اصلی الگوریتم‌های MCMC
  • 8. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 9. الگوریتم نمونه‌گیری عشوایی
  • 10. الگوریتم گیبس
  • 11. مزایا و معایب الگوریتم گیبس
  • 12. تنظیم پارامترهای الگوریتم گیبس
  • 13. پیاده‌سازی الگوریتم گیبس در پایتون
  • 14. کاربردهای الگوریتم گیبس در آمار
  • 15. الگوریتم پذیرش-رد (Acceptance-Rejection)
  • 16. مبانی الگوریتم پذیرش-رد
  • 17. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 18. پیاده‌سازی الگوریتم پذیرش-رد
  • 19. کاربرد الگوریتم پذیرش-رد در تخمین چگالی
  • 20. الگوریتم متروپلیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 21. اصول الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 22. تابع پیشنهاد در متروپلیس-هستینگز
  • 23. مراحل اجرای متروپلیس-هستینگز
  • 24. تنظیم گام در متروپلیس-هستینگز
  • 25. همگرایی الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 26. کاربرد متروپلیس-هستینگز در مدل‌های پیچیده
  • 27. الگوریتم نمونه‌گیری از مسیر (Path Sampling)
  • 28. مفهوم فضای حالت
  • 29. نمایش گرافیکی فضای حالت
  • 30. ارزیابی همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 31. شاخص‌های ارزیابی همگرایی
  • 32. شاخص R-hat
  • 33. محاسبه شاخص R-hat
  • 34. تفسیر مقادیر R-hat
  • 35. کاربرد R-hat در ارزیابی همگرایی
  • 36. چندین زنجیره در ارزیابی R-hat
  • 37. نظریه آماری پشت R-hat
  • 38. اهمیت R-hat برای اطمینان از نتایج
  • 39. روش‌های دیگر ارزیابی همگرایی
  • 40. نمودارهای سری زمانی (Trace Plots)
  • 41. نمودارهای چگالی (Density Plots)
  • 42. خودهمبستگی (Autocorrelation Function)
  • 43. تشخیص واگرایی در نمودارها
  • 44. تفسیر نمودارهای سری زمانی
  • 45. تفسیر نمودارهای چگالی
  • 46. تفسیر نمودارهای خودهمبستگی
  • 47. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 48. استراتژی‌های بهبود سرعت همگرایی
  • 49. استفاده از توابع پیشنهاد بهتر
  • 50. تنظیم پارامترهای گام (Step Size)
  • 51. تکنیک‌های کاهش خودهمبستگی
  • 52. نمونه‌گیری با گام متغیر
  • 53. نمونه‌گیری با گام تطبیقی
  • 54. تکنیک‌های نمونه‌گیری پله‌ای
  • 55. بهینه‌سازی فضای حالت
  • 56. تجزیه متغیرها
  • 57. نمونه‌گیری شرطی
  • 58. استفاده از اطلاعات پیشین (Prior Information)
  • 59. بهینه‌سازی در مدل‌های بیزی
  • 60. نقش مدل‌سازی بیزی در MCMC
  • 61. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 62. تفسیر نتایج مدل‌سازی بیزی
  • 63. کاربرد MCMC در مدل‌های بیزی خطی
  • 64. کاربرد MCMC در مدل‌های بیزی غیرخطی
  • 65. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 66. بهینه‌سازی در مدل‌های اقتصادسنجی
  • 67. مدل‌های سری زمانی با MCMC
  • 68. مدل‌های پانل دیتا با MCMC
  • 69. کاربرد MCMC در تحلیل ریسک
  • 70. بهینه‌سازی در مدل‌های آماری سلامت
  • 71. مدل‌های بقا با MCMC
  • 72. مدل‌های طبقه‌بندی با MCMC
  • 73. کاربرد MCMC در اپیدمیولوژی
  • 74. بهینه‌سازی در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 75. روش‌های MCMC برای تخمین پارامترهای مدل‌های پیچیده
  • 76. کاربرد MCMC در شبکه‌های عصبی بیزی
  • 77. کاربرد MCMC در مدل‌های گرافیکی
  • 78. اعتبارسنجی نتایج MCMC
  • 79. مقایسه نتایج MCMC با روش‌های تحلیلی
  • 80. تست‌های آماری برای اعتبارسنجی
  • 81. اهمیت اعتبارسنجی در کاربردهای عملی
  • 82. کاربرد MCMC در مسائل واقعی
  • 83. مطالعات موردی در علوم اجتماعی
  • 84. مطالعات موردی در علوم طبیعی
  • 85. مطالعات موردی در مهندسی
  • 86. محدودیت‌های الگوریتم‌های MCMC
  • 87. زمان محاسباتی بالا
  • 88. نیاز به تنظیم دقیق پارامترها
  • 89. مشکلات همگرایی در فضاهای پیچیده
  • 90. پیاده‌سازی پیشرفته الگوریتم‌های MCMC
  • 91. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی MCMC
  • 92. نکات عملی برای پیاده‌سازی موفق
  • 93. چالش‌های آینده 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.