اکسپرس 24
کتاب تنظیمات پیشرفته برای مسائل پیچیده در Stan

کتاب تنظیمات پیشرفته برای مسائل پیچیده در Stan

تگ‌ها: MCMC Stan آمار بیزی بهینه‌سازی پارامتر تنظیمات Stan مدل‌سازی بیزی مسائل پیچیده آماری نرم‌افزار آماری نمونه‌گیری 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 تنظیمات پیشرفته برای مسائل پیچیده در Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 2. مفاهیم پایه در Stan: متغیرها، انواع داده و عملگرها
  • 3. ساختار کنترل برنامه: دستورات شرطی و حلقه‌ها در Stan
  • 4. توابع در Stan: تعریف، فراخوانی و کاربردها
  • 5. آرایه‌ها و ساختارها در Stan
  • 6. مدیریت خطا و استثناء در Stan
  • 7. کار با فایل‌ها در Stan: خواندن و نوشتن
  • 8. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی آماری در Stan
  • 9. مفاهیم احتمال و توزیع‌های آماری
  • 10. توزیع‌های پیشین و پسین در مدل‌سازی بیزی
  • 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLMs)
  • 12. پیاده‌سازی GLMs در Stan
  • 13. مفاهیم مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 14. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 15. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Stan
  • 16. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 17. الگوریتم‌های نمونه‌برداری در MCMC
  • 18. ارزیابی همگرایی در MCMC
  • 19. تنظیم پارامترهای نمونه‌برداری در Stan
  • 20. کار با داده‌های پرت و نامعلوم در مدل‌سازی
  • 21. اعتبارسنجی مدل با استفاده از داده‌های شبیه‌سازی شده
  • 22. تکنیک‌های بهینه‌سازی در Stan
  • 23. بهینه‌سازی بیزی با Stan
  • 24. مقدمه‌ای بر مدل‌های استنباطی
  • 25. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با Stan
  • 26. مدل‌سازی رگرسیون پواسون با Stan
  • 27. مدل‌سازی رگرسیون خطی با Stan
  • 28. مدل‌سازی اثرات ثابت و تصادفی
  • 29. مدل‌سازی داده‌های طولی در Stan
  • 30. مدل‌سازی فضایی با Stan
  • 31. مقدمه‌ای بر مدل‌های شبکه‌ای
  • 32. پیاده‌سازی مدل‌های شبکه‌ای در Stan
  • 33. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های شرطی
  • 34. کار با داده‌های خوشه‌ای در Stan
  • 35. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های ترکیبی
  • 36. مقدمه‌ای بر مدل‌های پنهان مارکوف
  • 37. پیاده‌سازی مدل‌های پنهان مارکوف در Stan
  • 38. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های گوسی چندمتغیره
  • 39. کار با داده‌های با ابعاد بالا در Stan
  • 40. مقدمه‌ای بر استنباط علی
  • 41. پیاده‌سازی استنباط علی با Stan
  • 42. مدل‌سازی با استفاده از معادلات ساختاری (SEM)
  • 43. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی
  • 44. پیاده‌سازی مدل‌های گرافیکی در Stan
  • 45. کار با داده‌های غیرنرمال در Stan
  • 46. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بیزی
  • 47. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با Stan
  • 48. مدل‌سازی با استفاده از شبکه‌های عصبی بیزی
  • 49. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی بیزی
  • 50. پیاده‌سازی مدل‌های NLP با Stan
  • 51. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های بتا-دوجمله‌ای
  • 52. کار با داده‌های طبقه‌بندی شده در Stan
  • 53. مقدمه‌ای بر مدل‌های بقا
  • 54. پیاده‌سازی مدل‌های بقا با Stan
  • 55. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های گاما
  • 56. کار با داده‌های فاصله‌ای در Stan
  • 57. مقدمه‌ای بر مدل‌های رتبه‌بندی
  • 58. پیاده‌سازی مدل‌های رتبه‌بندی با Stan
  • 59. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های بتا
  • 60. کار با داده‌های ترتیبی در Stan
  • 61. مقدمه‌ای بر مدل‌های انتخاب گسسته
  • 62. پیاده‌سازی مدل‌های انتخاب گسسته با Stan
  • 63. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های برنولی
  • 64. کار با داده‌های دوگانه در Stan
  • 65. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی غیرخطی
  • 66. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی غیرخطی با Stan
  • 67. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های نمایی
  • 68. کار با داده‌های زمان رویداد در Stan
  • 69. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی سلسله‌مراتبی چندسطحی
  • 70. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی سلسله‌مراتبی با Stan
  • 71. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های لوژستیک
  • 72. کار با داده‌های پیوسته در Stan
  • 73. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی فضایی-زمانی
  • 74. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی فضایی-زمانی با Stan
  • 75. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های کای-دو
  • 76. کار با داده‌های آماری در Stan
  • 77. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی برای داده‌های ترکیبی
  • 78. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی برای داده‌های ترکیبی با Stan
  • 79. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های t استیودنت
  • 80. کار با داده‌های آماری پویا در Stan
  • 81. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی برای داده‌های غیرنرمال تعمیم‌یافته
  • 82. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی برای داده‌های غیرنرمال تعمیم‌یافته با Stan
  • 83. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های نرمال معکوس گاما
  • 84. کار با داده‌های آماری پیچیده در Stan
  • 85. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی برای داده‌های پرت و نامعلوم
  • 86. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی برای داده‌های پرت و نامعلوم با Stan
  • 87. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های توزیع‌های بیزی
  • 88. کار با داده‌های آماری در حوزه‌های مختلف
  • 89. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مدل‌های بیزی
  • 90. پیاده‌سازی بهینه‌سازی مدل‌های بیزی با Stan
  • 91. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های پیشین غیراطلاعاتی
  • 92. کار با داده‌های آماری در پروژه‌های تحقیقاتی
  • 93. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی برای داده‌های ساختاریافته
  • 94. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی برای داده‌های ساختاریافته با Stan
  • 95. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های پیشین اطلاعاتی
  • 96. کار با داده‌های آماری در کاربردهای عملی
  • 97. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی برای داده‌های غیرساختاریافته
  • 98. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی برای داده‌های غیرساختاریافته با Stan
  • 99. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های پیشین ترکیبی
  • 100. کار با داده‌های آماری در تحلیل‌های آماری پیشرفته

📚 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.