اکسپرس 24
کتاب تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan

کتاب تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan

تگ‌ها: MCMC Stan Stan MCMC آمار بیزی تحلیل داده تنظیم پارامتر روش‌های آماری شبيه‌سازي مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری مونت‌کارلو

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 تنظیم پارامترهای MCMC برای Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری مونت‌کارلو
  • 2. آشنایی با مدل‌های آماری بیزی
  • 3. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 4. مفاهیم پایه زنجیره‌های مارکوف
  • 5. همگرایی زنجیره‌های مارکوف و معیارهای ارزیابی
  • 6. توابع توزیع احتمال در Stan
  • 7. تعریف مدل در Stan: نحو و قواعد
  • 8. متغیرهای تصادفی و توزیع‌های پیشین
  • 9. تابع likelihood در Stan
  • 10. نمونه‌برداری MCMC با استفاده از الگوریتم NUTS
  • 11. تنظیم پارامترهای الگوریتم NUTS
  • 12. پارامتر step size در NUTS
  • 13. پارامتر target acceptance rate
  • 14. تأثیر توزیع پیشین بر نتایج MCMC
  • 15. انتخاب توزیع پیشین مناسب
  • 16. تشخیص مشکلات همگرایی
  • 17. روش‌های بهبود همگرایی زنجیره‌ها
  • 18. مقایسه مدل‌های مختلف با استفاده از فاکتور Bayes
  • 19. اعتبارسنجی مدل Stan
  • 20. استفاده از داده‌های گم‌شده در مدل‌های Stan
  • 21. مدل‌سازی داده‌های سلسله مراتبی با Stan
  • 22. مدل‌سازی داده‌های زمانی با Stan
  • 23. پیاده‌سازی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته در Stan
  • 24. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با Stan
  • 25. بررسی حساسیت مدل به پارامترهای پیشین
  • 26. استفاده از Stan با زبان برنامه‌نویسی R
  • 27. استفاده از Stan با زبان برنامه‌نویسی Python
  • 28. بهینه‌سازی کد Stan برای افزایش سرعت
  • 29. عیب‌یابی خطاهای رایج در Stan
  • 30. مفاهیم پیشرفته در مدل‌سازی بیزی
  • 31. آشنایی با کتابخانه‌های کمکی Stan
  • 32. مدل‌سازی مدل‌های مخلوط گاوسی با Stan
  • 33. مدل‌سازی فرآیندهای گوسی با Stan
  • 34. استفاده از Stan برای پیش‌بینی
  • 35. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی شده
  • 36. مدل‌سازی داده‌های فضایی با Stan
  • 37. مدل‌سازی داده‌های چندمتغیره با Stan
  • 38. استفاده از Stan در علوم پزشکی
  • 39. استفاده از Stan در اقتصادسنجی
  • 40. استفاده از Stan در مهندسی
  • 41. مدل‌سازی مدل‌های بقا با Stan
  • 42. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با Stan
  • 43. آشنایی با روش‌های تقریب بیزی
  • 44. مقایسه MCMC با روش‌های تقریب بیزی
  • 45. مقدمه‌ای بر روش Variational Inference
  • 46. استفاده از Stan برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 47. مدل‌سازی تغییر رژیم با Stan
  • 48. مدل‌سازی مدل‌های پویا با Stan
  • 49. مدل‌سازی مدل‌های پنهان مارکوف با Stan
  • 50. تنظیم پارامترهای MCMC برای بهبود کارایی
  • 51. تحلیل نتایج MCMC با استفاده از نمودارهای traceplot
  • 52. بررسی اثرات پارامترها در مدل Stan
  • 53. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 54. بهینه‌سازی مصرف حافظه در Stan
  • 55. استفاده از Stan در محیط‌های محاسباتی ابری
  • 56. مفاهیم پیشرفته در برنامه‌نویسی Stan
  • 57. مدل‌سازی مدل‌های غیرخطی با Stan
  • 58. مدل‌سازی مدل‌های پیچیده با Stan
  • 59. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های نامنظم
  • 60. مقدمه‌ای بر روش‌های Bootstrapping در Stan
  • 61. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های Panel
  • 62. مدل‌سازی مدل‌های چندسطحی با Stan
  • 63. آشنایی با روش‌های Cross-Validation در Stan
  • 64. استفاده از Stan برای پیش‌بینی با عدم قطعیت
  • 65. تفسیر نتایج MCMC در بسترهای مختلف
  • 66. مدل‌سازی داده‌های سانسورشده با Stan
  • 67. مدل‌سازی داده‌های truncated با Stan
  • 68. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های مکانی-زمانی
  • 69. مفاهیم پیشرفته در مدل‌سازی Bayesian Nonparametric
  • 70. آشنایی با کتابخانه‌های Stan برای یادگیری ماشین
  • 71. مدل‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی با Stan
  • 72. مدل‌سازی مدل‌های خوشه‌بندی با Stan
  • 73. استفاده از Stan برای کاهش ابعاد داده‌ها
  • 74. مقدمه‌ای بر روش‌های Approximate Bayesian Computation (ABC)

📚 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.