کتاب پیاده‌سازی الگوریتم‌های بیشینه درستنما برای مدل‌های بیزی نوین

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 پیاده‌سازی الگوریتم‌های بیشینه درستنما برای مدل‌های بیزی نوین

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

موضوع میانی: روش‌های تخمین بیشینه درستنما (Maximum Likelihood Estimation)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی تخمین بیشینه درستنما و جایگاه آن در مدل‌های بیزی
  • 2. تفاوت MLE، MAP و تخمین بیزی
  • 3. تابع درستنمایی و ساختار آن در مدل‌های احتمالی
  • 4. تابع لگاریتمی درستنمایی و مزایای محاسباتی آن
  • 5. تشکیل تابع هدف برای الگوریتم‌های MLE
  • 6. شرایط وجود و یکتایی برآوردگر بیشینه درستنما
  • 7. مشتق‌گیری از تابع درستنمایی در مدل‌های پارامتری
  • 8. حل تحلیلی مسئله MLE در مدل‌های ساده بیزی
  • 9. بهینه‌سازی عددی برای محاسبه MLE
  • 10. گرادیان نزولی برای بیشینه‌سازی درستنمایی
  • 11. گرادیان صعودی و بهینه‌سازی تابع لگاریتمی درستنمایی
  • 12. روش نیوتن برای تخمین پارامترهای مدل
  • 13. روش شبه‌نیوتن و الگوریتم BFGS
  • 14. روش‌های Quasi-Newton برای مدل‌های پیچیده
  • 15. مقایسه روش‌های بهینه‌سازی در تخمین MLE
  • 16. انتخاب مقدار اولیه پارامترها در الگوریتم‌های MLE
  • 17. مقیاس‌بندی پارامترها و پایداری الگوریتم بهینه‌سازی
  • 18. مدیریت محدودیت‌های پارامتری در تخمین بیشینه درستنما
  • 19. تخمین MLE برای توزیع‌های گسسته
  • 20. تخمین MLE برای توزیع‌های پیوسته
  • 21. پیاده‌سازی MLE برای مدل برنولی و دوجمله‌ای
  • 22. پیاده‌سازی MLE برای مدل نرمال
  • 23. پیاده‌سازی MLE برای مدل پواسون
  • 24. پیاده‌سازی MLE برای مدل چندجمله‌ای
  • 25. تخمین پارامترهای مدل‌های نمایی
  • 26. MLE در مدل‌های سلسله‌مراتبی احتمالی
  • 27. نقش پیشین‌ها در مدل‌های بیزی مبتنی بر درستنمایی
  • 28. ترکیب درستنمایی و توزیع پیشین در مدل‌های بیزی
  • 29. تخمین MAP به‌عنوان نسخه منظم‌شده MLE
  • 30. مقایسه عملی MLE و MAP در مدل‌های بیزی
  • 31. پیاده‌سازی تخمین MAP با روش‌های بهینه‌سازی
  • 32. MLE در مدل‌های دارای متغیر پنهان
  • 33. مقدمه‌ای بر الگوریتم Expectation-Maximization
  • 34. پیاده‌سازی الگوریتم EM برای مدل‌های بیزی
  • 35. گام Expectation و محاسبه امید ریاضی شرطی
  • 36. گام Maximization و به‌روزرسانی پارامترها
  • 37. تحلیل همگرایی الگوریتم EM
  • 38. EM تعمیم‌یافته و روش‌های جایگزین آن
  • 39. MLE در مدل‌های مخلوط احتمالی
  • 40. تخمین پارامترهای Gaussian Mixture Model
  • 41. مشکلات بهینه‌سازی در مدل‌های مخلوط
  • 42. تخمین MLE در مدل‌های گرافی احتمالی
  • 43. MLE در شبکه‌های بیزی
  • 44. تخمین پارامترهای مدل‌های مارکوفی
  • 45. MLE در مدل‌های حالت پنهان
  • 46. تخمین پارامترهای Hidden Markov Model
  • 47. MLE در مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 48. تخمین پارامترهای مدل‌های خودرگرسیو احتمالی
  • 49. MLE در مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 50. تخمین بیشینه درستنمایی در رگرسیون لجستیک
  • 51. MLE در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 52. MLE برای مدل‌های دارای داده‌های ناقص
  • 53. داده‌های سانسورشده و اثر آن‌ها بر تخمین MLE
  • 54. تخمین درستنمایی با داده‌های ناقص و الگوریتم EM
  • 55. Regularization در تخمین پارامترهای مدل
  • 56. L1 و L2 Regularization در چارچوب MLE
  • 57. کنترل بیش‌برازش در تخمین پارامترهای بیزی
  • 58. تخمین MLE در مدل‌های با ابعاد بالا
  • 59. بهینه‌سازی توزیع‌شده برای محاسبه MLE
  • 60. تخمین MLE در داده‌های حجیم و Big Data
  • 61. Stochastic Gradient برای تخمین بیشینه درستنما
  • 62. Mini-Batch Optimization برای مدل‌های احتمالی
  • 63. پیاده‌سازی MLE با Python و NumPy
  • 64. پیاده‌سازی MLE با SciPy و ابزارهای بهینه‌سازی
  • 65. پیاده‌سازی مدل‌های احتمالی با PyTorch
  • 66. تخمین پارامترهای بیزی با JAX
  • 67. پیاده‌سازی الگوریتم EM از صفر در پایتون
  • 68. ساخت Pipeline عملی برای تخمین پارامترها
  • 69. اعتبارسنجی عددی و بررسی صحت پیاده‌سازی MLE
  • 70. تحلیل نرخ همگرایی الگوریتم‌های MLE
  • 71. تشخیص عدم همگرایی و توقف زودهنگام
  • 72. انتخاب معیارهای مناسب برای توقف الگوریتم
  • 73. بررسی حساسیت MLE نسبت به مقداردهی اولیه
  • 74. تحلیل Hessian و انحنای تابع درستنمایی
  • 75. بررسی شناسایی‌پذیری پارامترها در مدل‌های بیزی
  • 76. تحلیل عدم قطعیت پس از تخمین MLE
  • 77. محاسبه خطای استاندارد برآوردگرهای MLE
  • 78. ماتریس Fisher Information و کاربرد آن در تخمین
  • 79. آزمون نسبت درستنمایی و ارزیابی مدل
  • 80. مقایسه مدل‌ها با معیارهای AIC و BIC
  • 81. ارزیابی کیفیت برازش مدل‌های احتمالی
  • 82. مقایسه MLE با روش‌های MCMC در مدل‌های بیزی
  • 83. ترکیب تخمین MLE با نمونه‌گیری بیزی
  • 84. استفاده از MLE برای مقداردهی اولیه MCMC
  • 85. کاربردهای MLE در مدل‌های بیزی نوین
  • 86. پروژه عملی تخمین پارامتر در یک مدل بیزی واقعی
  • 87. پروژه عملی مقایسه MLE و MAP روی داده واقعی
  • 88. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی یک الگوریتم MLE برای مدل بیزی پیچیده

📚 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.