اکسپرس 24
کتاب راهنمای جامع برای MCMC با Stan

کتاب راهنمای جامع برای MCMC با Stan

تگ‌ها: MCMC Stan آمار آمار بیزی احتمالات تحلیل داده داده‌کاوی روش‌های مونت‌کارلو مدل‌سازی آماری 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 راهنمای جامع برای MCMC با Stan

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

موضوع میانی: مخاطرات و تنظیمات Stan

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های مونت‌کارلو مارکوف زنجیره‌ای
  • 2. مفاهیم آماری پیش‌نیاز MCMC
  • 3. توزیع‌های احتمال و نمونه‌برداری
  • 4. تولید اعداد تصادفی و شبه‌تصادفی
  • 5. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 6. الگوریتم Gibbs Sampling
  • 7. تشخیص همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 8. معیارهای همگرایی: R-hat، Gelman-Rubin
  • 9. معیارهای همگرایی: Trace plots و Autocorrelation
  • 10. انتخاب پارامترهای پیشنهادی بهینه
  • 11. تنظیم توزیع پیشنهادی
  • 12. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Stan
  • 13. نصب و راه‌اندازی Stan
  • 14. ساختار یک مدل Stan
  • 15. تعریف پارامترها و داده‌ها در Stan
  • 16. توابع توزیع احتمال در Stan
  • 17. تعریف مدل‌های احتمالی در Stan
  • 18. استفاده از بلوک‌های مدل در Stan
  • 19. نمونه‌برداری با استفاده از دستور sample
  • 20. تنظیم پارامترهای نمونه‌برداری Stan
  • 21. تفسیر خروجی Stan
  • 22. بررسی خطاها و هشدارها در Stan
  • 23. مدل‌سازی خطی با Stan
  • 24. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک با Stan
  • 25. مدل‌سازی مدل‌های تعمیم‌یافته با Stan
  • 26. مدل‌سازی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Modeling) با Stan
  • 27. مدل‌سازی اثرات تصادفی با Stan
  • 28. مدل‌سازی واریانس ترکیبی با Stan
  • 29. مدل‌سازی مدل‌های پنهان مارکوف با Stan
  • 30. مدل‌سازی سری‌های زمانی با Stan
  • 31. پیش‌بینی در مدل‌های Stan
  • 32. اعتبارسنجی مدل Stan
  • 33. مقایسه مدل‌ها با استفاده از معیارهای اطلاعاتی (DIC، WAIC، LOO)
  • 34. مدل‌سازی با داده‌های مفقود (Missing Data) در Stan
  • 35. استفاده از Priorهای آگاهانه (Informative Priors)
  • 36. تأثیر Priorها بر نتایج MCMC
  • 37. Priorهای غیرآگاهانه (Uninformative Priors)
  • 38. انتخاب Prior مناسب
  • 39. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی واریانسی (Variational Inference)
  • 40. مقایسه MCMC و بهینه‌سازی واریانسی
  • 41. پیاده‌سازی بهینه‌سازی واریانسی در Stan
  • 42. استفاده از Stan برای مدل‌سازی Bayesian Nonparametric
  • 43. مدل‌سازی مخلوط‌های نرمال با Stan
  • 44. مدل‌سازی فرآیندهای گوسی با Stan
  • 45. مدل‌سازی مدل‌های بقا (Survival Models) با Stan
  • 46. مدل‌سازی داده‌های شمارشی با Stan
  • 47. مدل‌سازی داده‌های ترتیبی با Stan
  • 48. کار با داده‌های بزرگ در Stan
  • 49. بهینه‌سازی عملکرد Stan
  • 50. استفاده از Stan با R
  • 51. استفاده از Stan با Python
  • 52. عیب‌یابی مشکلات رایج در Stan
  • 53. روش‌های موازی‌سازی در Stan
  • 54. مدل‌سازی Bayesian در مسائل مالی
  • 55. مدل‌سازی Bayesian در علوم زیستی
  • 56. مدل‌سازی Bayesian در علوم اجتماعی
  • 57. کاربرد MCMC و Stan در یادگیری ماشین
  • 58. پردازش نتایج MCMC در R
  • 59. پردازش نتایج MCMC در Python
  • 60. تفسیر گرافیکی نتایج MCMC
  • 61. ارائه نتایج MCMC به مخاطبان غیرمتخصص
  • 62. تأثیر انتخاب توزیع Prior بر نتایج
  • 63. استفاده از Stan برای تحلیل حساسیت
  • 64. مدل‌سازی Bayesian در شرایط عدم قطعیت
  • 65. روش‌های ارزیابی مدل در Stan
  • 66. بهینه‌سازی کد Stan برای سرعت
  • 67. استفاده از کتابخانه‌های کمکی Stan
  • 68. مفاهیم پیشرفته در MCMC
  • 69. روش‌های پیشرفته نمونه‌برداری در Stan

📚 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.