اکسپرس 24
کتاب قضیه بیز: از تئوری تا پیاده‌سازی در پروژه‌های عملی

کتاب قضیه بیز: از تئوری تا پیاده‌سازی در پروژه‌های عملی

تگ‌ها: Bayes theorem Bayesian inference Bayesian statistics Gibbs sampling hierarchical models Markov Chain Monte Carlo MCMC Metropolis-Hastings posterior distribution probability theory PyMC Stan آمار بیزی قضیه بیز

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 قضیه بیز: از تئوری تا پیاده‌سازی در پروژه‌های عملی

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

موضوع میانی: قضیه بیز

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر احتمال شرطی و مبانی ریاضی قضیهٔ بیز
  • 2. اثبات و استخراج ریاضی قضیهٔ بیز
  • 3. تفسیر مفهومی احتمال پیشین، درست‌نمایی و پسین
  • 4. تفاوت رویکرد بیزی و رویکرد فراوانی‌گرا (Frequentist) در آمار
  • 5. مثال‌های ساده و کاربردی از قضیهٔ بیز در تصمیم‌گیری
  • 6. انتخاب توزیع پیشین (Prior Distribution) مناسب
  • 7. انواع توزیع‌های پیشین: آگاه و بی‌اطلاع (Informative vs Non-informative)
  • 8. مفهوم توزیع درست‌نمایی (Likelihood Function)
  • 9. محاسبهٔ توزیع پسین (Posterior Distribution) در مسائل ساده
  • 10. توزیع‌های مزدوج (Conjugate Priors) و کاربرد آن‌ها
  • 11. مثال عملی: به‌روزرسانی بیزی با توزیع بتا-دوجمله‌ای
  • 12. مثال عملی: به‌روزرسانی بیزی با توزیع نرمال-نرمال
  • 13. برآورد نقطه‌ای بیزی: میانگین، میانه و مد پسین
  • 14. فاصلهٔ اطمینان بیزی (Credible Interval)
  • 15. مقایسهٔ فاصلهٔ اطمینان بیزی و فاصلهٔ اطمینان کلاسیک
  • 16. اصول آزمون فرضیه در چارچوب بیزی
  • 17. عامل بیز (Bayes Factor) برای مقایسهٔ مدل‌ها
  • 18. چالش محاسباتی توزیع پسین در مسائل پیچیده
  • 19. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو
  • 20. مفهوم زنجیرهٔ مارکوف و کاربرد آن در نمونه‌گیری
  • 21. اصول کلی روش‌های MCMC برای تخمین توزیع پسین
  • 22. الگوریتم متروپولیس-هستینگز (Metropolis-Hastings)
  • 23. پیاده‌سازی گام‌به‌گام الگوریتم متروپولیس-هستینگز
  • 24. الگوریتم نمونه‌گیر گیبس (Gibbs Sampling)
  • 25. پیاده‌سازی نمونه‌گیر گیبس در مسائل چندمتغیره
  • 26. بررسی همگرایی زنجیرهٔ مارکوف در MCMC
  • 27. تشخیص و رفع مشکل خودهمبستگی (Autocorrelation) در زنجیره
  • 28. انتخاب طول Burn-in و تعداد نمونه‌های مناسب
  • 29. معیارهای ارزیابی همگرایی (مانند Gelman-Rubin)
  • 30. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری همیلتونی (Hamiltonian Monte Carlo)
  • 31. معرفی الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 32. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی با کتابخانهٔ PyMC
  • 33. پیاده‌سازی مدل‌های بیزی با Stan
  • 34. مدل‌سازی رگرسیون خطی بیزی با MCMC
  • 35. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک بیزی
  • 36. مدل‌های سلسله‌مراتبی بیزی (Hierarchical Bayesian Models)
  • 37. پیاده‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی با داده‌های واقعی
  • 38. بررسی موردی: تحلیل بیزی داده‌های آزمایشی A/B Testing
  • 39. بررسی موردی: پیش‌بینی بیزی در دادهٔ سری زمانی
  • 40. تشخیص خطا و اشکال‌زدایی مدل‌های بیزی
  • 41. بررسی حساسیت مدل نسبت به انتخاب توزیع پیشین
  • 42. تفسیر و گزارش نتایج تحلیل بیزی برای مخاطب غیرتخصصی
  • 43. مقایسهٔ مدل‌های بیزی با معیار اطلاعات (WAIC، LOO)
  • 44. کاربردهای قضیهٔ بیز در یادگیری ماشین
  • 45. گام‌های بعدی برای تسلط بر مدل‌سازی بیزی 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.