اکسپرس 24
کتاب نمونه‌گیری مارکوف مونت‌کارلو در PyMC برای یادگیری ماشین

کتاب نمونه‌گیری مارکوف مونت‌کارلو در PyMC برای یادگیری ماشین

تگ‌ها: MCMC PyMC آمار بیزی پایتون تحلیل آماری روش‌های نمونه‌گیری مدل‌سازی بیزی نمونه‌گیری مارکوف مونت‌کارلو یادگیری ماشین یادگیری ماشین بیزی

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 نمونه‌گیری مارکوف مونت‌کارلو در PyMC برای یادگیری ماشین

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

موضوع میانی: کاربرد PyMC در یادگیری ماشین بیزی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌برداری
  • 2. آمار بیزی و مبانی آن
  • 3. مدل‌سازی احتمالی با PyMC
  • 4. نصب و راه‌اندازی PyMC
  • 5. ساخت مدل‌های ساده بیزی
  • 6. توزیع‌های احتمال پیشین
  • 7. تابع درست‌نمایی
  • 8. توزیع‌های احتمال پسین
  • 9. نمونه‌برداری زنجیره مارکوف مونت‌کارلو (MCMC)
  • 10. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 11. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 12. ارزیابی همگرایی MCMC
  • 13. تشخیص مشکلات همگرایی
  • 14. پیش‌بینی با مدل‌های بیزی
  • 15. انتخاب مدل و مقایسه مدل‌ها
  • 16. مدل‌سازی رگرسیون با PyMC
  • 17. رگرسیون خطی بیزی
  • 18. رگرسیون لجستیک بیزی
  • 19. مدل‌سازی سری‌های زمانی با PyMC
  • 20. مدل‌های AR و MA
  • 21. مدل‌های ARIMA
  • 22. مدل‌سازی احتمال ترکیبی
  • 23. مدل‌های سلسله مراتبی
  • 24. مدل‌های پنهان مارکوف
  • 25. مدل‌سازی داده‌های گمشده
  • 26. تکنیک‌های ایمپیوتیشن
  • 27. مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 28. مدل‌سازی داده‌های عددی
  • 29. مدل‌سازی داده‌های مختلط
  • 30. بهینه‌سازی مدل با PyMC
  • 31. روش‌های گرادیان
  • 32. روش‌های تکاملی
  • 33. استفاده از توابع باینری در PyMC
  • 34. مدل‌سازی گرافیکی
  • 35. شبکه‌های بیزی
  • 36. مدل‌های Gaussian Process
  • 37. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 38. طبقه‌بندی بیزی
  • 39. خوشه‌بندی بیزی
  • 40. کاهش ابعاد با MCMC
  • 41. استفاده از PyMC برای یادگیری تقویتی
  • 42. ارزیابی عملکرد مدل‌های MCMC
  • 43. اعتبارسنجی متقابل
  • 44. تحلیل حساسیت
  • 45. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای PyMC
  • 46. آشنایی با کتابخانه‌های NumPy و SciPy
  • 47. آشنایی با کتابخانه Pandas
  • 48. تصویرسازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
  • 49. مدل‌سازی داده‌های مکانی
  • 50. مدل‌سازی داده‌های زمانی-مکانی
  • 51. کاربرد PyMC در علوم زیستی
  • 52. کاربرد PyMC در علوم مالی
  • 53. کاربرد PyMC در مهندسی
  • 54. مدل‌سازی پارامتریک
  • 55. مدل‌سازی غیرپارامتریک
  • 56. روش‌های تقریبی بیزی
  • 57. روش‌های تغییر شکل متغیر
  • 58. روش‌های اهمیت نمونه‌برداری
  • 59. تکنیک‌های موازی‌سازی MCMC
  • 60. بهبود کارایی MCMC
  • 61. استفاده از GPU برای MCMC
  • 62. خطاهای رایج در مدل‌سازی بیزی
  • 63. اشتباهات در انتخاب توزیع پیشین
  • 64. اشتباهات در تفسیر نتایج MCMC
  • 65. مبانی ریاضی MCMC
  • 66. تئوری زنجیره‌های مارکوف
  • 67. توزیع‌های احتمال و امید ریاضی
  • 68. آمار و احتمال کاربردی
  • 69. مقایسه PyMC با سایر ابزارهای بیزی
  • 70. Stan
  • 71. JAGS
  • 72. BUGS
  • 73. روش‌های تشخیص و رفع خطاهای برنامه‌نویسی در PyMC
  • 74. آشنایی با ابزارهای دیباگینگ پایتون
  • 75. منابع تکمیلی برای یادگیری PyMC و MCMC

📚 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.