اکسپرس 24
کتاب محدودیت‌های MCMC در مورد مدل‌های با وابستگی‌های پیچیده

کتاب محدودیت‌های MCMC در مورد مدل‌های با وابستگی‌های پیچیده

تگ‌ها: Bayesian inference HMC MCMC NUTS آمار بیزی بیز روش‌های عددی محدودیت MCMC مدل آماری مدل‌سازی آماری مونت‌کارلو نمونه‌گیری مونت‌کارلو هرارکی همگرایی وابستگی پیچیده

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 محدودیت‌های MCMC در مورد مدل‌های با وابستگی‌های پیچیده

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

موضوع میانی: محدودیت‌ها و موارد استفاده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. چرا وابستگی‌های پیچیده MCMC را دشوار می‌کنند
  • 2. شکل هندسی توزیع هدف در مدل‌های وابسته
  • 3. شکست‌های استانداردهای همگرایی در وابستگی‌های قوی
  • 4. پارامترهای نامشخص و تعیین‌ناپذیری در مدل‌های وابسته
  • 5. چند مودالی و چند حالت در توزیع‌های پسین
  • 6. ناکارآمدی نمونه‌گیری گیبس در متغیرهای وابستهٔ قوی
  • 7. مشکل هم‌نوردی در گراف‌های جهت‌دار وابسته
  • 8. نرخ پذیرش پایین در گیبس وقتی وابستگی‌ها غیرخطی هستند
  • 9. گیبس و مشکل متغیرهای کمّی در مدل‌های پنهان
  • 10. انتخاه پیشنهاد نامناسب در فضای وابسته
  • 11. قدم‌های کوچک و همگرایی آهسته در ابعاد بالا با وابستگی
  • 12. حاشیه‌ای‌های پیشنهاد و وابستگی‌های غیرخطی
  • 13. شیب توزیع‌های پسین پیچیده و پرتوهای ناپایدار HMC
  • 14. NUTS و مشکل درخشیدن در مدل‌های با وابستگی‌های ساختاریافته
  • 15. هندسهٔ منحنی و انفجار پارامتری در HMC
  • 16. نام‌سازی مجدد مرکزی و غیرمرکزی در مدل‌های هرارکیکال وابسته
  • 17. نام‌سازی مجدد ماتریسی برای کاهش وابستگی‌های هم‌ردیفی
  • 18. نام‌سازی مجدد پینگ‌وین و دلتا در مدل‌های پنهان-مارکوف
  • 19. بلوکینگ هوشمند در مدل‌های با وابستگی‌های محلی
  • 20. شرطی‌سازی گیبسی و وابستگی‌های شرطی پیچیده
  • 21. بلوک‌های نامتعارف و وابستگی‌های مخلوط
  • 22. R-hat و محدودیت‌های آن در مدل‌های وابستهٔ چندمودال
  • 23. ESS و اعتبار آن در زنجیره‌های با وابستگی‌های قوی
  • 24. نمودار رد و تشخیص چرخه‌های کاذب
  • 25. دیاگنوستیک‌های مسیری در فضاهای پرابهام
  • 26. پارالل تمپرینگ و مدل‌های وابستهٔ چندمودال
  • 27. تمپرینگ و کاهش barrierهای انرژی
  • 28. ریسمان گیبس و ساختارهای گرافیکی پیچیده
  • 29. نمونه‌گیری آبلاگ و وابستگی‌های بزرگ مقیاس
  • 30. نمونه‌گیری بدون بازنگری و مدل‌های وابستهٔ پنهان
  • 31. وابستگی‌های زمانی و MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 32. وابستگی‌های مکانی و گراف‌های گاوسی
  • 33. وابستگی‌های شبکه‌ای و نمونه‌گیری روی گراف‌های بزرگ
  • 34. وابستگی‌های هرارکیکال عمیق و پرتوهای زنجیره‌ای
  • 35. وابستگی‌های مخلوط دیسکرت-پیوسته و نمونه‌گیری مشترک
  • 36. likelihood نامتعارف و MCMC مارچینگ
  • 37. تقریب likelihood و خطاهای سیستماتیک
  • 38. synthetic likelihood و وابستگی‌های پیچیده
  • 39. ABC و محدودیت‌های آن در مدل‌های وابسته
  • 40. نفرین ابعاد و وابستگی‌های هم‌بستری
  • 41. ابعاد پنهان بالا و فشار بر زنجیره‌ها
  • 42. کاهش ابعاد و حفظ ساختار وابستگی
  • 43. نامشخصی پارامتری و رفتار زنجیره MCMC
  • 44. نامشخصی تبدیلی در مدل‌های وابسته
  • 45. شناسایی نامشخصی از خروجی MCMC
  • 46. لبلای لیبل و وابستگی‌های پنهان در مدل‌های مخلوط
  • 47. رد لبل و نمونه‌گیری گیبسی
  • 48. مدل‌های مخلوط با وابستگی‌های زمانی
  • 49. خودهمبستگی مکانی و چالش MCMC
  • 50. خودهمبستگی زمانی و استانداردهای همگرایی
  • 51. مدل‌های اسپاتیو-زمانی و وابستگی‌های پیچیده
  • 52. مدل‌های شبکه‌ای ERGM و محدودیت MCMC
  • 53. نمونه‌گیری از توزیع‌های نمایی-تصادفی شبکه
  • 54. وابستگی‌های دوربینی در گراف‌ها
  • 55. مدل‌های حالت پنهان و مشکل همگرایی
  • 56. فیلترینگ و سموتینگ بایسی و MCMC
  • 57. مدل‌های دینامیکی و زنجیره‌های MCMC با وابستگی تغییر
  • 58. داده‌های گمشده و وابستگی‌های پیچیده
  • 59. الگوریتم EM و MCMC ترکیبی
  • 60. داده‌های کم‌observed و نامشخصی بیشتر
  • 61. پسین‌های نامتعارف و MCMC مارچینگ
  • 62. پسین‌های چندمودال عمیق و استراتژی‌های دور زدن
  • 63. دیواره‌های انرژی و محاصرهٔ زنجیره
  • 64. دیاگنوستیک‌های چند زنجیره‌ای در فضاهای پیچیده
  • 65. مقایسه زنجیره‌ها و وابستگی‌های ساختاریافته
  • 66. شاخص‌های فاصله و محدودیت‌های آن‌ها
  • 67. محدودیت‌های Stan در مدل‌های وابستهٔ پیچیده
  • 68. محدودیت‌های PyMC در ساختارهای وابسته
  • 69. نوشتن مدل بهینه برای MCMC وابسته
  • 70. تعریف اولیه‌ها هوشمند در مدل‌های وابسته
  • 71. روش‌های تسریع همگرایی برای وابستگی‌های قوی
  • 72. adaptive MCMC و وابستگی‌های ساختاریافته
  • 73. MCMC با استفاده از gradient در مدل‌های وابسته
  • 74. Stein variational و جایگزین‌های MCMC
  • 75. پایین بودن سرعت همگرایی در ابعاد بالا
  • 76. ترکیب‌نویسی و محدودیت‌های اصلی MCMC
  • 77. فاصله ابری و وابستگی‌های پیچیده
  • 78. ژنتیک و وابستگی‌های چندمتغیره
  • 79. عصب‌شناسی و مدل‌های گرافیکی مغز
  • 80. مالی و وابستگی‌های پویای بازار
  • 81. پزشکی و وابستگی‌های بیماری-پیچیده
  • 82. زمین‌شناسی و مدل‌های اسپاتیو-زمانی پیچیده
  • 83. ترکیب MCMC با variational inference در مدل‌های وابسته
  • 84. LPMCMC و ساختارهای وابسته
  • 85. نمونه‌گیری آماری و وابستگی‌های غیرخطی
  • 86. بازتولیدپذیری نتایج MCMC در مدل‌های وابسته
  • 87. seed و رفتار زنجیره در وابستگی‌های پیچیده
  • 88. بررسی مدل و وابستگی‌های پیچیده
  • 89. cross-validation بایسی و محدودیت‌های محاسباتی
  • 90. MCMC کوانتومی و وابستگی‌های پیچیده
  • 91. GPU-accelerated MCMC و ساختارهای وابسته
  • 92. learning-to-sample برای مدل‌های وابسته

📚 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.