اکسپرس 24
کتاب حل مسائل پیچیده آماری با PyMC

کتاب حل مسائل پیچیده آماری با PyMC

تگ‌ها: MCMC PyMC آمار بیزی پایتون تحلیل داده کتابخانه‌های پایتون مدل‌سازی آماری 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 حل مسائل پیچیده آماری با PyMC

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

موضوع میانی: PyMC3 / PyMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی احتمالاتی و آماری
  • 2. مبانی احتمال و آمار در علم داده
  • 3. معرفی کتابخانه PyMC
  • 4. نصب و راه‌اندازی PyMC
  • 5. مفاهیم پایه‌ای مدل‌سازی در PyMC
  • 6. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال
  • 7. توزیع‌های گسسته رایج در PyMC
  • 8. توزیع‌های پیوسته رایج در PyMC
  • 9. ساخت مدل‌های آماری ساده
  • 10. مشاهده داده‌ها و برازش مدل
  • 11. استنتاج بیزی: مفاهیم کلیدی
  • 12. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 13. پیش‌بینی و توزیع پسین
  • 14. روش‌های نمونه‌برداری مارکوف چین مونت کارلو (MCMC)
  • 15. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 16. الگوریتم هَستینگز-متروپولیس
  • 17. ارزیابی کیفیت نمونه‌گیری MCMC
  • 18. شاخص‌های همگرایی مدل (R-hat, ESS)
  • 19. تجسم نتایج مدل بیزی
  • 20. توزیع‌های پیشین (Prior Distributions)
  • 21. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 22. توزیع‌های پیشین غیرمطلع (Uninformative Priors)
  • 23. توزیع‌های پیشین مطلع (Informative Priors)
  • 24. مدل‌سازی رگرسیون خطی بیزی
  • 25. رگرسیون خطی در PyMC
  • 26. تفسیر ضرایب رگرسیون بیزی
  • 27. پیش‌بینی در مدل رگرسیون خطی
  • 28. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی
  • 29. رگرسیون لجستیک برای داده‌های دودویی
  • 30. کاربرد رگرسیون لجستیک در PyMC
  • 31. مدل‌سازی سری‌های زمانی بیزی
  • 32. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 33. مدل‌های حالت-فضا (State-Space Models)
  • 34. کاربرد مدل‌های سری زمانی در PyMC
  • 35. مدل‌سازی داده‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 36. مفاهیم مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 37. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در PyMC
  • 38. مزایای مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 39. مدل‌سازی داده‌های مکانی بیزی
  • 40. مقدمه‌ای بر آمار فضایی
  • 41. مدل‌سازی داده‌های مکانی با PyMC
  • 42. کاربرد مدل‌های مکانی
  • 43. مدل‌سازی بقا (Survival Analysis) بیزی
  • 44. مقدمه‌ای بر تحلیل بقا
  • 45. مدل‌های کاکس بیزی
  • 46. کاربرد تحلیل بقا در PyMC
  • 47. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 48. مبانی شبکه‌های بیزی
  • 49. پیاده‌سازی شبکه‌های بیزی با PyMC
  • 50. کاربرد شبکه‌های بیزی
  • 51. مدل‌سازی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 52. انواع توزیع‌ها در GLM
  • 53. پیاده‌سازی GLM در PyMC
  • 54. تفسیر نتایج GLM
  • 55. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده (Predictive Modeling)
  • 56. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 57. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 58. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 59. مدل‌سازی داده‌های پرت (Outlier Detection)
  • 60. روش‌های شناسایی داده‌های پرت
  • 61. مدل‌سازی با در نظر گرفتن داده‌های پرت
  • 62. مدل‌سازی مبتنی بر عامل (Agent-Based Modeling)
  • 63. مفاهیم مدل‌سازی مبتنی بر عامل
  • 64. پیاده‌سازی مدل‌های مبتنی بر عامل در PyMC
  • 65. کاربرد مدل‌های مبتنی بر عامل
  • 66. مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده
  • 67. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
  • 68. مدل‌سازی انتشار اطلاعات
  • 69. مدل‌سازی سیستم‌های زیستی
  • 70. بهینه‌سازی مدل‌ها با PyMC
  • 71. یافتن مقادیر بهینه پارامترها
  • 72. استفاده از PyMC برای بهینه‌سازی
  • 73. بررسی حساسیت مدل
  • 74. مدل‌سازی پویایی سیستم‌ها
  • 75. کاربرد مدل‌سازی پویایی در اقتصاد
  • 76. مدل‌سازی پویایی در محیط زیست
  • 77. مدل‌سازی پویایی در سلامت
  • 78. روش‌های پیشرفته نمونه‌برداری MCMC
  • 79. الگوریتم HMC (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 80. الگوریتم NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 81. مزایا و معایب الگوریتم‌های پیشرفته
  • 82. مدل‌سازی پیشرفته با PyMC
  • 83. مدل‌سازی برای داده‌های حجیم
  • 84. مدل‌سازی برای داده‌های ناقص
  • 85. مدل‌سازی با در نظر گرفتن عدم قطعیت
  • 86. روش‌های مقایسه مدل‌ها
  • 87. معیارهای اطلاعاتی (AIC, BIC)
  • 88. اعتبارسنجی متقابل بیزی
  • 89. تفسیر و ارائه نتایج مدل‌های بیزی
  • 90. نوشتن گزارش‌های علمی
  • 91. ارائه نتایج به مخاطبان غیرمتخصص
  • 92. کاربرد PyMC در تحقیقات علمی
  • 93. کاربرد PyMC در حوزه سلامت
  • 94. کاربرد PyMC در حوزه اقتصاد
  • 95. کاربرد PyMC در حوزه علوم اجتماعی
  • 96. کاربرد PyMC در حوزه مهندسی
  • 97. مدل‌سازی آماری با رعایت چارچوب‌های اسلامی
  • 98. ملاحظات شرعی در مدل‌سازی داده‌ها
  • 99. مدل‌سازی اقتصادی با رعایت عقود اسلامی
  • 100. مدل‌سازی آماری در حوزه بانکی بدون ربا

📚 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.