اکسپرس 24
کتاب مدل‌سازی بیزی با MCMC: تمرکز بر توزیع‌های معلوم

کتاب مدل‌سازی بیزی با MCMC: تمرکز بر توزیع‌های معلوم

تگ‌ها: MCMC آمار بیزی استنتاج بیزی توزیع‌های معلوم علوم داده مدل‌سازی بیزی مدل‌های آماری نرم‌افزار آماری نمونه‌گیری مارکوف

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 مدل‌سازی بیزی با MCMC: تمرکز بر توزیع‌های معلوم

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

موضوع میانی: مناسب برای مدل‌های با توزیع‌های شناخته شده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بیزی
  • 2. اصول احتمال شرطی و قضیه بیز
  • 3. مفهوم توزیع پیشین و پسین
  • 4. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 5. توزیع‌های معلوم رایج در مدل‌سازی بیزی
  • 6. توزیع نرمال و کاربردهای آن
  • 7. توزیع گاما و کاربردهای آن
  • 8. توزیع بتا و کاربردهای آن
  • 9. توزیع پواسون و کاربردهای آن
  • 10. توزیع دوجمله‌ای و کاربردهای آن
  • 11. توزیع هندسی و کاربردهای آن
  • 12. توزیع فوق‌هندسی و کاربردهای آن
  • 13. توزیع نمایی و کاربردهای آن
  • 14. توزیع چندجمله‌ای و کاربردهای آن
  • 15. توزیع چندمتغیره نرمال
  • 16. توزیع چندمتغیره گاما
  • 17. توزیع چندمتغیره بتا
  • 18. مدل‌سازی رگرسیون خطی بیزی
  • 19. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی
  • 20. مدل‌سازی سری زمانی بیزی
  • 21. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 22. نیاز به MCMC در مدل‌سازی بیزی
  • 23. مفهوم زنجیره مارکوف
  • 24. مفهوم حالت ایستای زنجیره مارکوف
  • 25. الگوریتم گیبس سمپلینگ
  • 26. نحوه پیاده‌سازی گیبس سمپلینگ
  • 27. مثال‌های عملی گیبس سمپلینگ
  • 28. الگوریتم نمونه‌گیری بتا-متروپولیس
  • 29. نحوه پیاده‌سازی بتا-متروپولیس
  • 30. مثال‌های عملی بتا-متروپولیس
  • 31. الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 32. نحوه پیاده‌سازی متروپولیس-هستینگز
  • 33. مثال‌های عملی متروپولیس-هستینگز
  • 34. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی MCMC
  • 35. تشخیص همگرایی زنجیره‌ها
  • 36. معیارهای ارزیابی همگرایی (Gelman-Rubin)
  • 37. استفاده از نرخ پذیرش در متروپولیس-هستینگز
  • 38. کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 39. نمونه‌گیری در سایه (Thinning)
  • 40. استفاده از چندین زنجیره
  • 41. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 42. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های پیوسته
  • 43. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های شمارشی
  • 44. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های رتبه‌ای
  • 45. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های پرت
  • 46. مدل‌سازی بیزی سلسله مراتبی
  • 47. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی (BGSLM)
  • 48. مدل‌سازی بیزی برای مسائل دسته‌بندی چندکلاسه
  • 49. مدل‌سازی بیزی برای مسائل پیش‌بینی سری زمانی پیچیده
  • 50. مدل‌سازی بیزی برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 51. مدل‌سازی بیزی برای مسائل یادگیری ماشین
  • 52. مدل‌سازی بیزی برای تشخیص الگو
  • 53. مدل‌سازی بیزی برای پردازش زبان طبیعی
  • 54. مدل‌سازی بیزی برای بینایی ماشین
  • 55. مدل‌سازی بیزی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. مدل‌سازی بیزی در اقتصاد سنجی
  • 57. مدل‌سازی بیزی در علوم زیستی
  • 58. مدل‌سازی بیزی در علوم اجتماعی
  • 59. مدل‌سازی بیزی در مهندسی
  • 60. مدل‌سازی بیزی در علوم محیطی
  • 61. مدل‌سازی بیزی در امور مالی
  • 62. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های ساختاریافته
  • 63. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های بدون ساختار
  • 64. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های حجیم
  • 65. مدل‌سازی بیزی برای داده‌های بلادرنگ
  • 66. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای مدل‌سازی بیزی (Stan, PyMC3)
  • 67. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 68. نوشتن مدل در زبان Stan
  • 69. کامپایل و اجرای مدل‌های Stan
  • 70. تفسیر نتایج Stan
  • 71. نصب و راه‌اندازی PyMC3
  • 72. نوشتن مدل در PyMC3
  • 73. اجرای مدل‌های PyMC3
  • 74. تفسیر نتایج PyMC3
  • 75. مقایسه Stan و PyMC3
  • 76. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی بیزی
  • 77. مقدمه‌ای بر روش‌های تقریبی دیگر (Variational Inference)
  • 78. مقایسه MCMC با Variational Inference
  • 79. چالش‌های مدل‌سازی بیزی با توزیع‌های پیچیده
  • 80. انتخاب توزیع پیشین مناسب برای توزیع‌های پیچیده
  • 81. روش‌های تخصصی برای نمونه‌گیری از توزیع‌های پیچیده
  • 82. بررسی حساسیت مدل به انتخاب پیشین
  • 83. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای بیزی
  • 84. اعتبارسنجی مدل با داده‌های جدید
  • 85. ارائه نتایج مدل‌سازی بیزی
  • 86. مستندسازی مدل و فرآیند نمونه‌گیری
  • 87. اخلاق در مدل‌سازی بیزی
  • 88. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های بیزی
  • 89. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده مدل‌سازی بیزی

📚 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.