اکسپرس 24
کتاب تنظیمات پیشرفته for Complex Problems in Stan

کتاب تنظیمات پیشرفته for Complex Problems in Stan

تگ‌ها: MCMC Stan آمار آمار بیزی تحلیل داده تنظیمات Stan داده‌کاوی روش‌های مونت‌کارلو زنجیره مارکوف مدل‌سازی آماری

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 تنظیمات پیشرفته for Complex Problems in Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مدل‌سازی احتمالی با Stan
  • 2. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 3. نصب و راه‌اندازی Stan و محیط توسعه
  • 4. ساختار یک مدل Stan
  • 5. انواع داده در Stan
  • 6. توابع توزیعی احتمال در Stan
  • 7. تعریف متغیرهای تصادفی در Stan
  • 8. توابع تبدیل در Stan
  • 9. بلوک‌های پارامتر، داده و تبدیل‌شده
  • 10. نمونه‌برداری از توزیع‌های پسین
  • 11. الگوریتم‌های نمونه‌برداری Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
  • 12. ارزیابی همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 13. تشخیص مشکلات همگرایی
  • 14. بهینه‌سازی مدل‌های Stan
  • 15. مقایسه مدل‌ها با استفاده از اطلاعات Bayes
  • 16. محاسبه R-hat
  • 17. محاسبه Effective Sample Size (ESS)
  • 18. تفسیر خروجی Stan
  • 19. مدل‌سازی رگرسیون خطی با Stan
  • 20. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با Stan
  • 21. مدل‌سازی واریانس تصادفی با Stan
  • 22. مدل‌سازی مدل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Models)
  • 23. مدل‌سازی مدل‌های چند متغیره
  • 24. مدل‌سازی مدل‌های زمانی (Time Series Models)
  • 25. مدل‌سازی مدل‌های بقا (Survival Models)
  • 26. مدل‌سازی مدل‌های ترکیبی (Mixed Models)
  • 27. مدل‌سازی مدل‌های Bayesian Nonparametric
  • 28. استفاده از Stan با R
  • 29. استفاده از Stan با Python
  • 30. استفاده از Stan با Julia
  • 31. اشتباهات رایج در مدل‌سازی Stan و راه‌حل‌ها
  • 32. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های Stan
  • 33. مدل‌سازی با داده‌های از دست رفته
  • 34. مدل‌سازی با داده‌های سانسور شده
  • 35. استفاده از Stan برای پیش‌بینی
  • 36. اعتبارسنجی مدل‌های Stan
  • 37. تکنیک‌های حساسیت مدل
  • 38. مدل‌سازی با قیود (Constraints)
  • 39. مدل‌سازی با توزیع‌های سفارشی
  • 40. مدل‌سازی با متغیرهای پنهان
  • 41. مدل‌سازی مسائل بهینه‌سازی
  • 42. مدل‌سازی مسائل طبقه‌بندی
  • 43. مدل‌سازی مسائل خوشه‌بندی
  • 44. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های مکانی
  • 45. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های تصویر
  • 46. مدل‌سازی فرآیندهای Gaussian
  • 47. مدل‌سازی با استفاده از توابع شبه‌توزیع (Pseudo-Likelihood)
  • 48. تکنیک‌های تقریب واریانسی
  • 49. استفاده از Stan برای مدل‌سازی Bayesian A/B Testing
  • 50. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های توخالی (Truncated Distributions)
  • 51. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های ترکیبی (Mixture Distributions)
  • 52. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های غیر نرمال
  • 53. مدل‌سازی با داده‌های بزرگ
  • 54. مدل‌سازی با استفاده از GPU
  • 55. مدل‌سازی با استفاده از محاسبات موازی
  • 56. خطایابی مدل‌های Stan
  • 57. بهبود خوانایی کد Stan
  • 58. مستندسازی مدل‌های Stan
  • 59. بهترین شیوه‌ها در مدل‌سازی Stan
  • 60. استفاده از Stan برای تحلیل ریسک
  • 61. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های Beta
  • 62. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های Gamma
  • 63. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های Dirichlet
  • 64. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های Exponential
  • 65. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های Normal Inverse Gamma
  • 66. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های Student's t
  • 67. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های Wishart
  • 68. مدل‌سازی با استفاده از توزیع‌های Inverse Wishart
  • 69. استفاده از Stan برای تحلیل سری‌های زمانی مالی
  • 70. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 71. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های پزشکی
  • 72. استفاده از Stan برای تحلیل داده‌های علوم اجتماعی
  • 73. توسعه مدل‌های سفارشی Stan
  • 74. ادغام Stan با سایر ابزارهای آماری
  • 75. آینده Stan و مدل‌سازی احتمالی Bayesian

📚 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.