اکسپرس 24
کتاب الگوریتم‌های Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling در مدل‌های گراف مخفی مارکوف

کتاب الگوریتم‌های Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling در مدل‌های گراف مخفی مارکوف

تگ‌ها: MCMC آمار آمار بیزی الگوریتم Gibbs Sampling الگوریتم Metropolis-Hastings داده‌کاوی مدل گراف مخفی مارکوف مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری مونت‌کارلو یادگیری ماشین

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 الگوریتم‌های Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling در مدل‌های گراف مخفی مارکوف

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

موضوع میانی: مدل‌های گراف مخفی مارکوف (Hidden Markov Random Fields - HMCRF)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. الگوریتم‌های نمونه‌برداری مارکوف چین زنجیری (MCMC)
  • 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های گرافیکی
  • 3. مدل‌های گراف مخفی مارکوف (HMM)
  • 4. کاربردهای مدل‌های گراف مخفی مارکوف
  • 5. احتمالات و استنباط بیزی
  • 6. روش مونت‌کارلو مارکوف
  • 7. الگوریتم Metropolis-Hastings: مبانی
  • 8. الگوریتم Metropolis-Hastings: پیاده‌سازی
  • 9. الگوریتم Metropolis-Hastings: تنظیم پارامترها
  • 10. الگوریتم Gibbs Sampling: مبانی
  • 11. الگوریتم Gibbs Sampling: پیاده‌سازی
  • 12. الگوریتم Gibbs Sampling: کاربردها
  • 13. مقایسه Metropolis-Hastings و Gibbs Sampling
  • 14. انتخاب الگوریتم مناسب برای مدل‌های مختلف
  • 15. تخمین توزیع پسین
  • 16. همگرایی در الگوریتم‌های MCMC
  • 17. روش‌های ارزیابی همگرایی
  • 18. تأثیر انتخاب توزیع پیشنهادی بر کارایی
  • 19. توزیع‌های پیشنهادی متقارن و نامتقارن
  • 20. تکنیک‌های بهبود پیشنهاد
  • 21. استفاده از Metropolis-Hastings در مدل‌های پیچیده
  • 22. استفاده از Gibbs Sampling در مدل‌های پیچیده
  • 23. مدل‌های گراف مخفی مارکوف خطی
  • 24. مدل‌های گراف مخفی مارکوف غیرخطی
  • 25. استفاده از MCMC برای استنباط پارامترها
  • 26. پیش‌بینی در مدل‌های گراف مخفی مارکوف
  • 27. فیلتر کالمن و ارتباط آن با HMM
  • 28. هموارسازی و فیلتر کردن در مدل‌های مخفی
  • 29. مدل‌های سری زمانی و MCMC
  • 30. مدل‌های بیزی سلسله مراتبی
  • 31. مدل‌های ترکیبی گرافیکی
  • 32. کاربردهای MCMC در پردازش تصویر
  • 33. کاربردهای MCMC در زیست‌شناسی محاسباتی
  • 34. MCMC در مدل‌سازی زبان طبیعی
  • 35. MCMC در اقتصادسنجی
  • 36. MCMC در علوم مالی
  • 37. مدل‌های انتخاب ویژگی با استفاده از MCMC
  • 38. مدل‌های پارامتری و غیرپارامتری
  • 39. استفاده از MCMC برای تخمین چگالی احتمال
  • 40. مقدمه‌ای بر روش‌های تقریبی بیزی
  • 41. روش‌های Variational Bayes
  • 42. روش‌های Approximate Bayesian Computation (ABC)
  • 43. انتخاب مدل با استفاده از معیار BIC و AIC
  • 44. روش‌های بوت‌استرپ در ارزیابی MCMC
  • 45. بررسی حساسیت نتایج به پیشین
  • 46. پیاده‌سازی MCMC در پایتون
  • 47. پیاده‌سازی MCMC در R
  • 48. بهینه‌سازی کد MCMC برای سرعت و کارایی
  • 49. استفاده از کتابخانه‌های MCMC موجود
  • 50. روش‌های موازی‌سازی MCMC
  • 51. مقیاس‌پذیری MCMC برای داده‌های بزرگ
  • 52. بررسی خطاها و مشکلات رایج در MCMC
  • 53. تفسیر نتایج MCMC
  • 54. ارائه نتایج MCMC به مخاطبان غیرمتخصص
  • 55. تکنیک‌های کاهش واریانس در MCMC
  • 56. روش‌های Resampling در MCMC
  • 57. روش‌های Adaptive MCMC
  • 58. الگوریتم‌های Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 59. الگوریتم‌های No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 60. کاربرد MCMC در شبکه‌های بیزی
  • 61. مدل‌سازی گراف‌های تصادفی با MCMC
  • 62. استفاده از MCMC در تشخیص الگو
  • 63. MCMC و یادگیری ماشین
  • 64. MCMC در سیستم‌های توصیه گر
  • 65. MCMC و تحلیل ریسک
  • 66. MCMC و بهینه‌سازی ترکیبی
  • 67. MCMC و مسائل جریان ترافیک
  • 68. MCMC و مدل‌سازی آب و هوا
  • 69. MCMC و پیش‌بینی قیمت سهام
  • 70. MCMC و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 71. MCMC و پردازش سیگنال
  • 72. MCMC و کنترل بهینه
  • 73. MCMC و رباتیک
  • 74. MCMC و هوش مصنوعی
  • 75. MCMC و علوم داده
  • 76. MCMC و داده‌کاوی

📚 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.