کتاب کاربرد MCMC با Stan

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 کاربرد MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
  • 2. مفاهیم بیزی و احتمال شرطی
  • 3. قضیه بیز و استنتاج بیزی
  • 4. معرفی مدل‌های احتمالاتی
  • 5. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 6. مفهوم تابع درست‌نمایی
  • 7. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو
  • 8. شبیه‌سازی مونت کارلو برای انتگرال‌گیری
  • 9. محدودیت‌های روش‌های مونت کارلو ساده
  • 10. نیاز به نمونه‌برداری کارآمد
  • 11. معرفی زنجیره‌های مارکوف
  • 12. خواص زنجیره‌های مارکوف
  • 13. زمان انتقال و حالت‌های گذرا
  • 14. حالت پایدار در زنجیره‌های مارکوف
  • 15. مفهوم توزیع ایستای زنجیره مارکوف
  • 16. ارتباط زنجیره‌های مارکوف با استنتاج بیزی
  • 17. معرفی روش MCMC
  • 18. هدف اصلی روش MCMC
  • 19. تفاوت MCMC با شبیه‌سازی مونت کارلو ساده
  • 20. اصول اولیه الگوریتم‌های MCMC
  • 21. مفهوم فضای حالت
  • 22. توزیع هدف در MCMC
  • 23. چالش‌های نمونه‌برداری از توزیع هدف
  • 24. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 25. مفهوم گام تصادفی
  • 26. تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 27. پذیرش یا رد نمونه جدید
  • 28. نکات کلیدی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 29. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 30. الگوریتم گیبس (Gibbs Sampling)
  • 31. نمونه‌برداری از توزیع‌های شرطی
  • 32. کاربرد گیبس در مدل‌های پیچیده
  • 33. مزایا و معایب گیبس
  • 34. مقایسه Metropolis-Hastings و گیبس
  • 35. معیارهای همگرایی در MCMC
  • 36. مشکل گرم شدن (Burn-in)
  • 37. تشخیص همگرایی
  • 38. آزمون‌های بصری برای همگرایی
  • 39. معیارهای کمی برای همگرایی
  • 40. روش‌های تشخیص همگرایی مستقل
  • 41. بررسی خودهمبستگی در نمونه‌ها
  • 42. تابع خودهمبستگی متقابل (ACF)
  • 43. اثر کاهش واریانس (Variance Reduction)
  • 44. ضریب کارآیی نمونه‌گیری (Effective Sample Size)
  • 45. روش‌های بهبود کارآیی MCMC
  • 46. نمونه‌برداری با شتاب (Accelerated Sampling)
  • 47. انتقال بین حالت‌ها (State Transition)
  • 48. تکنیک‌های نمونه‌برداری پیشرفته
  • 49. نمونه‌برداری با پارامترهای متغیر
  • 50. معرفی نرم‌افزار Stan
  • 51. معماری Stan
  • 52. زبان مدل‌سازی Stan
  • 53. نحوه تعریف مدل در Stan
  • 54. نوشتن کد مدل برای Stan
  • 55. کامپایل و اجرای مدل در Stan
  • 56. مراحل اجرای MCMC در Stan
  • 57. مشاهده نتایج و تحلیل خروجی Stan
  • 58. تفسیر توزیع‌های پسین از Stan
  • 59. رسم نمودارهای پسین
  • 60. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 61. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 62. کاربرد MCMC در مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 63. مدل‌های با اثرات تصادفی
  • 64. کاربرد MCMC در سری‌های زمانی بیزی
  • 65. مدل‌های ARIMA بیزی
  • 66. کاربرد MCMC در مدل‌های مکانی بیزی
  • 67. مدل‌های کریجینگ بیزی
  • 68. کاربرد MCMC در مدل‌های یادگیری ماشین بیزی
  • 69. طبقه‌بندی بیزی
  • 70. خوشه‌بندی بیزی
  • 71. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزی
  • 72. کاربرد MCMC در مسائل بهینه‌سازی
  • 73. اعتبارسنجی مدل‌های MCMC
  • 74. مقایسه مدل‌های مختلف با استفاده از MCMC
  • 75. انتخاب مدل بر اساس معیارهای بیزی
  • 76. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 77. مدل‌سازی ژنتیکی بیزی
  • 78. کاربرد MCMC در علوم اجتماعی
  • 79. مدل‌سازی رفتار مصرف‌کننده بیزی
  • 80. کاربرد MCMC در علوم مالی
  • 81. مدل‌سازی ریسک بیزی
  • 82. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 83. بهینه‌سازی پارامترهای سیستم
  • 84. ملاحظات عملی در استفاده از MCMC
  • 85. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 86. تأثیر انتخاب پیشین بر نتایج
  • 87. انتخاب الگوریتم MCMC مناسب
  • 88. تنظیم پارامترهای الگوریتم
  • 89. اشکال‌زدایی مدل‌های MCMC
  • 90. مشکلات رایج در پیاده‌سازی MCMC
  • 91. راهکارهای حل مشکلات رایج
  • 92. تفسیر نتایج با احتیاط علمی
  • 93. پیشرفت‌های اخیر در MCMC
  • 94. روش‌های MCMC موازی
  • 95. یادگیری عمیق و MCMC
  • 96. کاربرد MCMC در داده‌های بزرگ
  • 97. نکات پیشرفته در تحلیل نتایج MCMC
  • 98. ارائه نتایج MCMC به مخاطبان غیرمتخصص
  • 99. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های احتمالی
  • 100. کاربرد MCMC در تحقیقات علمی معتبر

📚 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.