کتاب درک دینامیک توزیع پسین با استفاده از شبیه‌سازی مارکوف

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 درک دینامیک توزیع پسین با استفاده از شبیه‌سازی مارکوف

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

موضوع میانی: توزیع پسین (Posterior Distribution)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی استنباط بیزی و نقش توزیع پسین
  • 2. تعریف توزیع پسین و اجزای تشکیل‌دهنده آن
  • 3. رابطه توزیع پیشین، درست‌نمایی و پسین
  • 4. نرمال‌سازی توزیع پسین و ثابت شواهد
  • 5. تفسیر احتمالاتی توزیع پسین
  • 6. توزیع پسین پارامترهای یک مدل بیزی ساده
  • 7. فضای پارامتر و هندسه توزیع پسین
  • 8. مفهوم زنجیره مارکوف در شبیه‌سازی
  • 9. ویژگی‌های زنجیره‌های مارکوف برای نمونه‌گیری
  • 10. توزیع پایا و ارتباط آن با توزیع پسین
  • 11. گذارهای احتمالی و ساخت زنجیره نمونه‌گیری
  • 12. شرط ارگودیک بودن زنجیره مارکوف
  • 13. مفهوم همگرایی زنجیره به توزیع هدف
  • 14. راه‌اندازی زنجیره و مقداردهی اولیه
  • 15. تأثیر نقطه شروع بر مسیر شبیه‌سازی
  • 16. دوران گرم‌شدن و Warm-up
  • 17. نمونه‌برداری پس از رسیدن به ناحیه پایا
  • 18. مفهوم خودهمبستگی در نمونه‌های پسین
  • 19. زمان اختلاط و سرعت نزدیک‌شدن به توزیع هدف
  • 20. مقیاس‌بندی و اثر آن بر دینامیک زنجیره
  • 21. نمونه‌گیری متروپولیس برای تقریب توزیع پسین
  • 22. انتخاب توزیع پیشنهادی در متروپولیس
  • 23. نرخ پذیرش و تأثیر آن بر حرکت زنجیره
  • 24. نمونه‌گیری متروپولیس-هیستینگز
  • 25. تحلیل مسیر حرکت زنجیره در فضای پارامتر
  • 26. مقایسه حرکت تصادفی و حرکت هدایت‌شده
  • 27. شبیه‌سازی چند زنجیره‌ای و مقایسه مسیرها
  • 28. تشخیص همگرایی بصری با Trace Plot
  • 29. تابع خودهمبستگی و تحلیل وابستگی نمونه‌ها
  • 30. ضریب R-hat و ارزیابی همگرایی
  • 31. اندازه مؤثر نمونه‌ها و ESS
  • 32. تشخیص زنجیره‌های گیرکرده یا کند
  • 33. بررسی نواحی کم‌احتمال و پر‌احتمال پسین
  • 34. تشخیص چندمودالی بودن توزیع پسین
  • 35. رفتار زنجیره در توزیع‌های چوله
  • 36. رفتار زنجیره در توزیع‌های با دُم سنگین
  • 37. دینامیک پسین در پارامترهای همبسته
  • 38. مشکلات شناسایی و هندسه‌های دشوار پسین
  • 39. مقیاس‌بندی پارامترها برای بهبود نمونه‌گیری
  • 40. بازپارامتردهی برای ساده‌سازی هندسه پسین
  • 41. مقدمه‌ای بر Hamiltonian Monte Carlo
  • 42. نقش گرادیان در حرکت به سوی نواحی محتمل پسین
  • 43. انرژی جنبشی و پتانسیل در HMC
  • 44. مسیرهای هامیلتونی در فضای پارامتر
  • 45. انتخاب اندازه گام در HMC
  • 46. تعداد گام‌های Leapfrog و کیفیت نمونه‌گیری
  • 47. مفهوم انرژی و تشخیص خطاهای عددی
  • 48. مقدمه‌ای بر NUTS
  • 49. تنظیم خودکار مسیرهای نمونه‌گیری در NUTS
  • 50. مقایسه متروپولیس و HMC از دیدگاه دینامیک زنجیره
  • 51. مقایسه HMC و NUTS در توزیع‌های پیچیده
  • 52. بررسی واگرایی‌ها در نمونه‌گیری HMC
  • 53. تشخیص محدودیت‌های انرژی و حرکت زنجیره
  • 54. اثر Warm-up بر تطبیق پارامترهای نمونه‌گیر
  • 55. تنظیم تطبیقی اندازه گام
  • 56. تطبیق ماتریس جرم در HMC
  • 57. تفسیر خروجی شبیه‌سازی پسین
  • 58. ساخت هیستوگرام و چگالی نمونه‌های پسین
  • 59. محاسبه میانگین و میانه پسین
  • 60. محاسبه و تفسیر بازه‌های اعتبار
  • 61. برآورد احتمال رویدادها از نمونه‌های پسین
  • 62. برآورد توابع غیرخطی پارامترها
  • 63. پیش‌بینی پسین و انتشار عدم‌قطعیت
  • 64. تحلیل حساسیت نتایج نسبت به توزیع پیشین
  • 65. مقایسه توزیع پسین میان مدل‌های مختلف
  • 66. تشخیص نمونه‌گیری ناکافی از روی خروجی
  • 67. تحلیل کیفیت نمونه‌ها پیش از استنباط
  • 68. تأثیر تعداد تکرارها بر دقت تقریب پسین
  • 69. تأثیر تعداد زنجیره‌ها بر قابلیت اعتماد نتایج
  • 70. کاهش خودهمبستگی و بهبود اندازه مؤثر نمونه
  • 71. مطالعه موردی پسین تک‌پارامتری
  • 72. مطالعه موردی پسین چندپارامتری
  • 73. مطالعه موردی پسین همبسته و باریک
  • 74. مطالعه موردی توزیع پسین چندموداله
  • 75. پیاده‌سازی شبیه‌سازی مارکوف با پایتون
  • 76. ترسیم و تحلیل مسیر زنجیره با ابزارهای محاسباتی
  • 77. ساخت یک جریان کامل از مدل بیزی تا تحلیل پسین
  • 78. عیب‌یابی همگرایی و نمونه‌گیری ناموفق
  • 79. بهینه‌سازی تنظیمات شبیه‌سازی برای پسین‌های دشوار

📚 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.