اکسپرس 24
کتاب قدرت Gibbs Sampling: گامی به سوی نمونه‌گیری کارآمد

کتاب قدرت Gibbs Sampling: گامی به سوی نمونه‌گیری کارآمد

تگ‌ها: Gibbs Sampling آمار بیزی احتمالات الگوریتم MCMC تحلیل داده روش‌های مونت‌کارلو مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری کارآمد نمونه‌گیری مارکوف 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 قدرت Gibbs Sampling: گامی به سوی نمونه‌گیری کارآمد

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

موضوع میانی: پشتیبانی از انواع الگوریتم‌های MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری
  • 2. مفاهیم پایه احتمال و آمار
  • 3. توزیع‌های احتمال گسسته و پیوسته
  • 4. متغیرهای تصادفی و توابع چگالی احتمال
  • 5. روش‌های تولید اعداد تصادفی
  • 6. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت کارلو
  • 7. کاربردهای روش‌های مونت کارلو در علوم مختلف
  • 8. مفهوم زنجیره مارکوف
  • 9. ویژگی‌های زنجیره مارکوف
  • 10. فضای حالت و ماتریس انتقال
  • 11. همگرایی زنجیره مارکوف
  • 12. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری مارکوف زنجیره‌ای (MCMC)
  • 13. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 14. انتخاب توزیع پیشنهادی در الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 15. تنظیم پارامترهای الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 16. آزمایش همگرایی الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 17. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری Gibbs
  • 18. توضیح گام به گام الگوریتم Gibbs Sampling
  • 19. شرایط لازم برای استفاده از Gibbs Sampling
  • 20. محاسبه توزیع شرطی در Gibbs Sampling
  • 21. کاربردهای Gibbs Sampling در مدل‌های گرافیکی
  • 22. Gibbs Sampling در مدل‌های بیزی
  • 23. استفاده از Gibbs Sampling برای تخمین پارامترها
  • 24. مقایسه Gibbs Sampling با سایر روش‌های MCMC
  • 25. مزایا و معایب Gibbs Sampling
  • 26. بهینه‌سازی Gibbs Sampling
  • 27. روش‌های موازی‌سازی Gibbs Sampling
  • 28. استفاده از Gibbs Sampling در مسائل پیچیده
  • 29. Gibbs Sampling در آمار فضایی
  • 30. Gibbs Sampling در پردازش تصویر
  • 31. Gibbs Sampling در یادگیری ماشین
  • 32. Gibbs Sampling در مدل‌سازی ژنتیک
  • 33. Gibbs Sampling در مدل‌سازی مالی
  • 34. نرم‌افزارهای کاربردی Gibbs Sampling
  • 35. پیاده‌سازی Gibbs Sampling در پایتون
  • 36. پیاده‌سازی Gibbs Sampling در R
  • 37. تحلیل نتایج Gibbs Sampling
  • 38. تفسیر خروجی Gibbs Sampling
  • 39. ارزیابی دقت و کارایی Gibbs Sampling
  • 40. خطاهای رایج در Gibbs Sampling و راه‌حل‌ها
  • 41. روش‌های بهبود همگرایی Gibbs Sampling
  • 42. کاربردهای پیشرفته Gibbs Sampling
  • 43. Gibbs Sampling با توزیع‌های چندمتغیره
  • 44. Gibbs Sampling در مدل‌های پنهان مارکوف
  • 45. Gibbs Sampling و زنجیره‌های زمانی
  • 46. Gibbs Sampling و مسائل بهینه‌سازی
  • 47. Gibbs Sampling و استنباط بیزی
  • 48. روش‌های ترکیبی نمونه‌گیری Gibbs
  • 49. Gibbs Sampling و روش‌های تقریب
  • 50. Gibbs Sampling و شبکه‌های بیزی
  • 51. Gibbs Sampling و یادگیری عمیق
  • 52. Gibbs Sampling در داده‌های بزرگ
  • 53. مقایسه Gibbs Sampling با روش‌های دیگر نمونه‌گیری بیزی
  • 54. چالش‌ها و محدودیت‌های Gibbs Sampling
  • 55. آینده Gibbs Sampling و تحقیقات مرتبط
  • 56. مطالعه موردی: Gibbs Sampling در یک مدل آماری واقعی

📚 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.