اکسپرس 24
کتاب کاربرد ماشین‌های بردار پشتیبان در نمونه‌گیری از نواحی کم‌احتمال MCMC

کتاب کاربرد ماشین‌های بردار پشتیبان در نمونه‌گیری از نواحی کم‌احتمال MCMC

تگ‌ها: MCMC SVM آمار بیزی تحلیل داده روش‌های آماری ماشین بردار پشتیبان مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری مونت‌کارلو نواحی کم‌احتمال 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 کاربرد ماشین‌های بردار پشتیبان در نمونه‌گیری از نواحی کم‌احتمال MCMC

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

موضوع میانی: مشکل نمونه‌گیری از نواحی کم‌احتمال (Sampling from Low-Probability Regions)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های نمونه‌گیری مونت کارلو
  • 2. الگوریتم زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 3. کاربردهای MCMC در آمار بیزی
  • 4. مفهوم نواحی کم‌احتمال در MCMC
  • 5. چالش‌های نمونه‌گیری از نواحی کم‌احتمال
  • 6. معرفی ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 7. اصول اساسی یادگیری ماشین با نظارت
  • 8. تابع کرنل در ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 9. انتخاب تابع کرنل مناسب برای داده‌ها
  • 10. بهینه‌سازی پارامترهای SVM
  • 11. پیش‌بینی و ارزیابی عملکرد SVM
  • 12. ادغام SVM با روش‌های MCMC
  • 13. استفاده از SVM برای بهبود کارایی MCMC
  • 14. شناسایی نواحی کم‌احتمال با استفاده از SVM
  • 15. تخمین چگالی احتمال با استفاده از SVM و MCMC
  • 16. روش‌های نمونه‌گیری تطبیقی
  • 17. روش‌های نمونه‌گیری اهمیت
  • 18. روش‌های زنجیره مارکوف خودتنظیم
  • 19. بهبود همگرایی MCMC با استفاده از SVM
  • 20. کاهش واریانس تخمین‌گرها در MCMC
  • 21. کاربردهای SVM در انتخاب ویژگی برای MCMC
  • 22. روش‌های موازی‌سازی MCMC
  • 23. بهینه‌سازی کد MCMC برای افزایش سرعت
  • 24. تحلیل حساسیت در MCMC
  • 25. تعیین طول زنجیره مناسب در MCMC
  • 26. تشخیص همگرایی زنجیره‌های MCMC
  • 27. استفاده از معیارهای تشخیصی همگرایی
  • 28. بررسی اثرات اولیه زنجیره‌های MCMC
  • 29. روش‌های بوت استرپ برای ارزیابی عدم قطعیت
  • 30. مدل‌های سلسله مراتبی بیزی
  • 31. کاربردهای MCMC در مدل‌سازی آماری
  • 32. استفاده از MCMC در تحلیل سری‌های زمانی
  • 33. MCMC در مدل‌سازی معادلات دیفرانسیل تصادفی
  • 34. کاربردهای MCMC در ژنتیک جمعیت
  • 35. MCMC در علوم محیطی
  • 36. MCMC در مالی رفتاری
  • 37. پیاده‌سازی MCMC در نرم‌افزار R
  • 38. پیاده‌سازی MCMC در پایتون
  • 39. پیاده‌سازی SVM در کتابخانه‌های یادگیری ماشین
  • 40. مقایسه عملکرد روش‌های مختلف MCMC
  • 41. انتخاب بهترین روش MCMC برای یک مسئله خاص
  • 42. رویکردهای ترکیبی MCMC و SVM
  • 43. مدل‌سازی غیرپارامتری با استفاده از MCMC
  • 44. روش‌های مبتنی بر کرنل برای MCMC
  • 45. استفاده از SVM برای کاهش ابعاد داده‌ها قبل از MCMC
  • 46. روش‌های نمونه‌گیری بهینه‌شده با SVM
  • 47. تحلیل داده‌های بزرگ با استفاده از MCMC و SVM
  • 48. کاربردهای MCMC در پردازش تصویر
  • 49. کاربردهای MCMC در تشخیص الگو
  • 50. روش‌های MCMC برای مسائل بهینه‌سازی
  • 51. استفاده از SVM برای تقریب توابع چگالی احتمال
  • 52. MCMC و مسائل بیزی پیچیده
  • 53. روش‌های تقریب واریانسی در MCMC
  • 54. کاربردهای MCMC در تحلیل بقا
  • 55. روش‌های مبتنی بر میدان تصادفی مارکوف
  • 56. MCMC در یادگیری عمیق احتمالی
  • 57. روش‌های نمونه‌گیری هموار
  • 58. استفاده از SVM برای شناسایی داده‌های پرت
  • 59. مفهوم کالیبراسیون در مدل‌های آماری
  • 60. روش‌های ارزیابی مدل‌های بیزی
  • 61. کاربردهای MCMC در علوم پزشکی
  • 62. MCMC در علوم اجتماعی
  • 63. MCMC در مهندسی صنایع
  • 64. روش‌های MCMC برای مسائل چندمتغیره
  • 65. استفاده از SVM برای کاهش پیچیدگی مدل
  • 66. روش‌های MCMC برای مدل‌های پنهان مارکوف
  • 67. MCMC در تحلیل خطر
  • 68. روش‌های MCMC برای مسائل تصمیم‌گیری
  • 69. بهینه‌سازی Bayesian با استفاده از MCMC و SVM
  • 70. کاربرد SVM در پیش‌پردازش داده‌های MCMC
  • 71. ارزیابی حساسیت مدل به پارامترهای SVM
  • 72. روش‌های موازی‌سازی SVM برای افزایش سرعت
  • 73. MCMC و یادگیری تقویتی
  • 74. روش‌های ترکیبی MCMC و شبکه‌های عصبی

📚 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.