اکسپرس 24
کتاب کتابخانه PyMC3 برای پیاده‌سازی MCMC

کتاب کتابخانه PyMC3 برای پیاده‌سازی MCMC

تگ‌ها: MCMC PyMC3 آمار بیزی پیاده‌سازی MCMC تحلیل داده مدل‌سازی احتمالاتی نرم‌افزار آماری نمونه‌گیری مارکوف 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 کتابخانه PyMC3 برای پیاده‌سازی MCMC

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

موضوع میانی: پیاده‌سازی MCMC با استفاده از نرم‌افزارها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شبیه‌سازی مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. آشنایی با کتابخانه PyMC3
  • 3. نصب و راه‌اندازی PyMC3
  • 4. مفاهیم اساسی مدل‌سازی احتمالاتی
  • 5. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های احتمال
  • 6. تعریف مدل‌های احتمالاتی در PyMC3
  • 7. استفاده از توزیع‌های پیشین (Prior Distributions)
  • 8. انتخاب توزیع‌های پیشین مناسب
  • 9. توزیع‌های پسین (Posterior Distributions)
  • 10. روش‌های نمونه‌برداری در PyMC3
  • 11. معرفی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 12. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings در PyMC3
  • 13. الگوریتم نمونه‌برداری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 14. کاربرد نمونه‌برداری گیبس در PyMC3
  • 15. الگوریتم نمونه‌برداری HMC (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 16. پیاده‌سازی HMC در PyMC3
  • 17. الگوریتم NUTS (No-U-Turn Sampler)
  • 18. کاربرد NUTS در PyMC3
  • 19. ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 20. معیارهای همگرایی (Convergence Diagnostics)
  • 21. نمودارهای Trace Plot
  • 22. نمودارهای Autocorrelation Plot
  • 23. آماره‌های ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 24. تنظیم پارامترهای نمونه‌برداری
  • 25. تشخیص و رفع مشکلات همگرایی
  • 26. مدل‌سازی خطی در PyMC3
  • 27. رگرسیون خطی ساده
  • 28. رگرسیون خطی چندگانه
  • 29. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 30. آشنایی با توزیع‌های خانواده نمایی
  • 31. پیاده‌سازی GLM در PyMC3
  • 32. مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 33. مدل‌های ARIMA
  • 34. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی در PyMC3
  • 35. مدل‌سازی داده‌های گسسته
  • 36. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 37. مدل‌های رگرسیون پواسون
  • 38. پیاده‌سازی مدل‌های داده‌های گسسته در PyMC3
  • 39. مدل‌سازی داده‌های دسته‌بندی شده
  • 40. مدل‌های طبقه‌بندی در PyMC3
  • 41. مدل‌های پنهان مارکوف (HMM)
  • 42. پیاده‌سازی HMM در PyMC3
  • 43. مدل‌سازی سلسله مراتبی (Hierarchical Modeling)
  • 44. مفاهیم مدل‌سازی سلسله مراتبی
  • 45. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله مراتبی در PyMC3
  • 46. مدل‌سازی داده‌های مکانی
  • 47. مدل‌های خودرگرسیو مکانی
  • 48. پیاده‌سازی مدل‌های مکانی در PyMC3
  • 49. مدل‌سازی شبکه‌های بیزی
  • 50. مفاهیم شبکه‌های بیزی
  • 51. پیاده‌سازی شبکه‌های بیزی در PyMC3
  • 52. پیش‌بینی و ارزیابی مدل
  • 53. استفاده از مدل برای پیش‌بینی
  • 54. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 55. معیارهای ارزیابی مدل
  • 56. بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 57. تنظیم ابرپارامترها
  • 58. روش‌های اعتبارسنجی متقابل
  • 59. مدل‌سازی با استفاده از داده‌های واقعی
  • 60. مطالعه موردی ۱: تحلیل داده‌های پزشکی
  • 61. پیاده‌سازی مدل برای داده‌های پزشکی
  • 62. ارزیابی نتایج مدل پزشکی
  • 63. مطالعه موردی ۲: تحلیل داده‌های مالی
  • 64. پیاده‌سازی مدل برای داده‌های مالی
  • 65. ارزیابی نتایج مدل مالی
  • 66. مطالعه موردی ۳: تحلیل داده‌های زیست‌محیطی
  • 67. پیاده‌سازی مدل برای داده‌های زیست‌محیطی
  • 68. ارزیابی نتایج مدل زیست‌محیطی
  • 69. مدل‌سازی عدم قطعیت (Uncertainty Quantification)
  • 70. روش‌های کمی‌سازی عدم قطعیت
  • 71. کاربرد عدم قطعیت در تصمیم‌گیری
  • 72. ادغام PyMC3 با کتابخانه‌های دیگر
  • 73. کار با NumPy و SciPy
  • 74. کار با Pandas و Matplotlib
  • 75. استفاده از PyMC3 در محیط‌های علمی
  • 76. کار با Jupyter Notebooks
  • 77. نکات پیشرفته در PyMC3
  • 78. استفاده از توابع سفارشی
  • 79. بهینه‌سازی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 80. مدیریت مدل‌های پیچیده
  • 81. ملاحظات محاسباتی
  • 82. موازنه بار (Parallel Computing)
  • 83. استفاده از GPU برای تسریع محاسبات
  • 84. مقایسه PyMC3 با سایر نرم‌افزارهای MCMC
  • 85. مزایای PyMC3
  • 86. محدودیت‌های PyMC3
  • 87. کاربردهای پیشرفته MCMC
  • 88. یادگیری ماشین بیزی
  • 89. استنتاج بیزی در شبکه‌های عصبی
  • 90. مدل‌سازی آماری در علوم اجتماعی
  • 91. مدل‌سازی در فیزیک و مهندسی
  • 92. چالش‌های پیاده‌سازی MCMC
  • 93. نکات کلیدی برای موفقیت در MCMC
  • 94. جمع‌بندی و مسیرهای آینده

📚 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.