اکسپرس 24
کتاب مدل‌های مخلوط غیرپارامتری بیزی: انعطاف‌پذیری با MCMC

کتاب مدل‌های مخلوط غیرپارامتری بیزی: انعطاف‌پذیری با MCMC

تگ‌ها: MCMC آمار بیزی انعطاف‌پذیری مدل تجزیه و تحلیل بیزی روش‌های MCMC مدل‌سازی آماری مدل‌های غیرپارامتری مدل‌های مخلوط بیزی نمونه‌گیری مارکوف یادگیری ماشین 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 مدل‌های مخلوط غیرپارامتری بیزی: انعطاف‌پذیری با MCMC

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

موضوع میانی: مدل‌های مخلوط (Mixture Models)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های مخلوط بیزی
  • 2. مفاهیم پایه‌ای استنتاج بیزی
  • 3. احتمال شرطی و قضیه بیز
  • 4. توزیع‌های پیشین و پسین
  • 5. نمونه‌گیری از توزیع‌های پیشین
  • 6. نکات مهم در انتخاب توزیع پیشین
  • 7. مدل‌های مخلوط پارامتری
  • 8. معرفی مدل‌های مخلوط گوسی
  • 9. تخمین پارامترها در مدل‌های مخلوط گوسی
  • 10. الگوریتم Expectation-Maximization (EM)
  • 11. محدودیت‌های الگوریتم EM
  • 12. نیاز به انعطاف‌پذیری بیشتر
  • 13. مقدمه‌ای بر مدل‌های مخلوط غیرپارامتری
  • 14. مزایای رویکردهای غیرپارامتری
  • 15. مدل‌های مخلوط بیزی غیرپارامتری
  • 16. مفهوم فرایندهای گوسی
  • 17. فرایندهای دیریکله (Dirichlet Processes)
  • 18. ساختار مدل‌های مخلوط مبتنی بر DP
  • 19. آنالیز سلسله مراتبی با DP
  • 20. مثال‌های کاربردی DP در مدل‌سازی
  • 21. مفهوم فرایندهای گاما (Gamma Processes)
  • 22. مدل‌های مخلوط مبتنی بر GP
  • 23. کاربرد GP در خوشه‌بندی
  • 24. مدل‌های مخلوط مبتنی بر فرایندهای تکراری
  • 25. معرفی الگوریتم‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 26. ضرورت استفاده از MCMC در مدل‌های بیزی
  • 27. مفهوم زنجیره مارکوف
  • 28. خواص حالت پایدار در زنجیره مارکوف
  • 29. مقدمه‌ای بر الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 30. مراحل پیاده‌سازی Metropolis-Hastings
  • 31. نکات مهم در انتخاب تابع proposal
  • 32. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 33. مراحل پیاده‌سازی Gibbs Sampling
  • 34. شرایط استفاده از Gibbs Sampling
  • 35. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 36. مشکل همگرایی در MCMC
  • 37. تشخیص همگرایی الگوریتم‌های MCMC
  • 38. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 39. روش‌های بهبود همگرایی MCMC
  • 40. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 41. استفاده از چندین زنجیره MCMC
  • 42. مدل‌های مخلوط بیزی با استفاده از MCMC
  • 43. پیاده‌سازی مدل‌های مخلوط گوسی با MCMC
  • 44. برآورد پارامترها با MCMC
  • 45. تعیین تعداد مولفه‌ها در مدل‌های مخلوط
  • 46. مدل‌های مخلوط غیرپارامتری با MCMC
  • 47. مدل‌های مبتنی بر فرایندهای دیریکله با MCMC
  • 48. انتخاب تعداد خوشه‌ها در مدل‌های DP-GMM
  • 49. مدل‌های مبتنی بر فرایندهای گاما با MCMC
  • 50. کاربرد در خوشه‌بندی داده‌ها
  • 51. تحلیل داده‌های سری زمانی با مدل‌های مخلوط
  • 52. مدل‌های مخلوط برای داده‌های حجمی
  • 53. مدل‌های مخلوط برای داده‌های متنی
  • 54. مدل‌های مخلوط برای داده‌های تصویری
  • 55. مدل‌های مخلوط برای داده‌های شبکه‌ای
  • 56. مدل‌های مخلوط برای داده‌های پزشکی
  • 57. مدل‌های مخلوط برای داده‌های مالی
  • 58. مدل‌های مخلوط برای داده‌های زیست‌شناسی
  • 59. مدل‌های مخلوط برای داده‌های مهندسی
  • 60. مدل‌های مخلوط برای داده‌های علوم اجتماعی
  • 61. مدل‌های مخلوط برای داده‌های آموزشی
  • 62. مدل‌های مخلوط با ساختارهای سلسله مراتبی
  • 63. مدل‌های مخلوط با متغیرهای پنهان
  • 64. مدل‌های مخلوط با اثرات تصادفی
  • 65. مدل‌های مخلوط برای داده‌های نامنظم
  • 66. مدل‌های مخلوط برای داده‌های گسسته
  • 67. مدل‌های مخلوط برای داده‌های پیوسته
  • 68. مدل‌های مخلوط برای داده‌های ترکیبی
  • 69. مدل‌های مخلوط با توابع پایه دلخواه
  • 70. مدل‌های مخلوط با توابع کرنل دلخواه
  • 71. مدل‌های مخلوط با رویکردهای یادگیری عمیق
  • 72. ترکیب MCMC با شبکه‌های عصبی
  • 73. مدل‌های مخلوط و انتخاب مدل
  • 74. معیارهای انتخاب مدل در رویکردهای بیزی
  • 75. اعتبارسنجی مدل‌های مخلوط
  • 76. ارزیابی عملکرد مدل‌های مخلوط
  • 77. تفسیر نتایج مدل‌های مخلوط
  • 78. محدودیت‌های مدل‌های مخلوط بیزی
  • 79. حوزه‌های تحقیقاتی آینده در مدل‌های مخلوط
  • 80. کاربرد در پردازش تصویر پیشرفته
  • 81. کاربرد در بینایی ماشین و تحلیل ویدئو
  • 82. کاربرد در پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 83. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
  • 84. کاربرد در تحلیل داده‌های کلان (Big Data)
  • 85. کاربرد در مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
  • 86. کاربرد در تجزیه و تحلیل ریسک
  • 87. کاربرد در کشف الگوهای پیچیده
  • 88. کاربرد در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 89. کاربرد در شبیه‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 90. کاربرد در مدل‌سازی سیستم‌های زیستی
  • 91. کاربرد در مدل‌سازی سیستم‌های اقتصادی
  • 92. کاربرد در مدل‌سازی سیستم‌های اجتماعی
  • 93. کاربرد در مدل‌سازی سیستم‌های فیزیکی
  • 94. کاربرد در مدل‌سازی سیستم‌های ارتباطی
  • 95. مدل‌های مخلوط و یادگیری تقویتی
  • 96. مدل‌های مخلوط و شبکه‌های بیزی پویا
  • 97. مدل‌های مخلوط و مدل‌سازی ساختاری
  • 98. مدل‌های مخلوط و استنتاج تقریبی
  • 99. مدل‌های مخلوط و مدل‌سازی پویا
  • 100. مدل‌های مخلوط و پیش‌بینی سری زمانی

📚 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.