کتاب پیاده‌سازی Dynamic MCMC برای مدل‌های آماری پیچیده

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 پیاده‌سازی Dynamic MCMC برای مدل‌های آماری پیچیده

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

موضوع میانی: Dynamic MCMC

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. بررسی اجمالی Dynamic MCMC در استنتاج بیزی
  • 2. دلایل ناکارآمدی MCMC سنتی در مدل‌های پویا
  • 3. مبانی مدل‌های فضای حالتی و مدل‌های مارکوف پنهان
  • 4. شبکه‌های بیزی دینامیک و نحوه نمایش آنها
  • 5. نقش توزیع‌های پیشنهادی در Dynamic MCMC
  • 6. گیس برای مدل‌های پویا
  • 7. الگوریتم فیلترینگ رو به جلو و نمونه‌برداری رو به عقب (FFBS)
  • 8. فیلترینگ ذره‌ای به عنوان جزء Dynamic MCMC
  • 9. روش‌های ترکیبی Particle MCMC
  • 10. متااستروژیستی متأقلمه‌ای تطبیقی در محیط‌های پویا
  • 11. ردگیری تأخیری و روش‌های چندگانه در Dynamic MCMC
  • 12. همیلتونی مونته‌کارلو برای سیستم‌های پویا
  • 13. مونته‌کارلو گرادیان Stochastic برای مدل‌های پویا با مقیاس بزرگ
  • 14. پیاده‌سازی Random‑Walk Metropolis در زمینه‌های پویا
  • 15. تنظیم مختصات پیشنهادی برای مدل‌های پویا
  • 16. استفاده از Bayes تجربی برای مقداردهی اولیه Dynamic MCMC
  • 17. بررسی‌های پیش‌بینی پس از مدل برای مدل‌های پویا
  • 18. معیارهای انتخاب مدل برای مدل‌های بیزی دینامیک
  • 19. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای Dynamic MCMC
  • 20. نکات محاسباتی: موازی‌سازی و برداری‌سازی
  • 21. ساختارهای داده کارآمد برای مدل‌های فضای حالتی
  • 22. مدیریت داده‌های گمشده در Dynamic MCMC
  • 23. به‌روزرسانی لحظه‌ای و یادگیری آنلاین
  • 24. نمونه‌برداری به‌صورت دسته‌ای در مقابل آنلاین برای سیستم‌های پویا
  • 25. ابزارهای تشخیصی برای Dynamic MCMC
  • 26. اندازه نمونه مؤثر در محیط‌های پویا
  • 27. تحلیل خودهمبستگی و ساختارهای تأخیری
  • 28. ترس‌ها و تراکم‌های نمونه‌برداری برای زنجیره‌های پویا
  • 29. ابزارهای تشخیصی: آمار Gelman‑Rubin برای مدل‌های پویا
  • 30. نظارت بر مخلوط‌سازی در فضای حالتی با ابعاد بالا
  • 31. تحلیل حساسیت به پیشین‌ها در مدل‌های پویا
  • 32. مشخص‌سازی پیشین‌های سلسله‌مراتبی در Dynamic MCMC
  • 33. پیشین‌های ریزش‌دهنده برای به‌معامله‌گذاری‌های پویا
  • 34. مدل‌های پویا غیرایستا
  • 35. مدل‌های پارامتری پویا
  • 36. مدل‌های خطی پویا با سوئیچینگ
  • 37. الگوریتم‌های MCMC برای سوئیچینگ رژیمی
  • 38. پیاده‌سازی MCMC برای مدل‌های نوسان‌پذیری Stochastic Volatility
  • 39. فرایندهای بازگشت به میانگین در Dynamic MCMC
  • 40. INLA در مقابل Dynamic MCMC
  • 41. روش‌های ماتریس پراکنده برای مدل‌های پویا با مقیاس بزرگ
  • 42. شتاب‌دهنده GPU برای محاسبات Dynamic MCMC
  • 43. بسته‌های نرم‌افزاری: Stan, PyMC, Turing برای مدل‌های پویا
  • 44. پیاده‌سازی سفارشی در Python و R
  • 45. اشکال‌زدایی و پروفایلینگ کد Dynamic MCMC
  • 46. سنجش عملکرد بین الگوریتم‌ها
  • 47. روش‌های پژوهش تکرارپذیر برای Dynamic MCMC
  • 48. مطالعه موردی 1: پیش‌بینی سریهای زمانی سلسله‌مراتبی
  • 49. مطالعه موردی 2: مدل‌سازی بیماری‌شناسی فضایی-زمانی
  • 50. مطالعه موردی 3: تحلیل شبکه پویا
  • 51. گسترش Dynamic MCMC به نمونه‌برداری موازی چندزنجیره‌ای
  • 52. قابلیت مقیاس‌پذیری برای محیط‌های داده جریانی
  • 53. جهت‌گیری‌های آینده: الگوریتم‌های Dynamic MCMC قابل مقیاس‌بندی
  • 54. الگوریتم‌های تطبیقی پیشرفته برای Dynamic MCMC
  • 55. مکانیسم‌های پیشنهادی چندمقیاسی
  • 56. Rao‑Blackwellised MCMC برای مدل‌های پویا
  • 57. مونته‌کارلو Metropolis–Hastings با متغیرهای کمکی ذره‌ای
  • 58. استراتژی‌های افزایش داده در Dynamic MCMC
  • 59. میانگین‌گیری مدل با Dynamic MCMC
  • 60. تعیین مدل بیزی برای سیستم‌های پویا
  • 61. مدل‌های پویای غیرپارامتری (به‌عنوان مثال Dirichlet Process State Space)
  • 62. یادگیری پراکنده بیزی برای رگرسیون پویا
  • 63. پیشین‌های پراکنده Gaussian Process در زمینه‌های پویا
  • 64. پیشین‌های سلسله‌مراتبی Gaussian Process برای مدل‌سازی پویا
  • 65. قابلیت مقیاس‌پذیری برای ساختارهای همبستگی با ابعاد بالا
  • 66. به‌کارگیری دانش حوزه با پیشین‌های اطلاعاتی
  • 67. Dynamic MCMC مقاوم در برابر داده‌های پراکنده
  • 68. توزیع‌های سنگین‌دم در Dynamic MCMC
  • 69. مدل‌های فضای حالتی Student‑t
  • 70. مدل‌های ترکیبی در محیط‌های پویا
  • 71. مدل‌های ترکیبی Dirichlet Process برای مدل‌های پویا
  • 72. استنتاج متغیره‌ای آنلاین به‌عنوان جایگزینی برای MCMC
  • 73. الگوریتم‌های ترکیبی MCMC‑VI برای مدل‌های پویا
  • 74. Dynamic MCMC توزیع‌شده برای داده‌های بزرگ
  • 75. یادگیری فدراسیونی با Dynamic MCMC
  • 76. Privacy‑Preserving Dynamic MCMC (حریم خصوصی تفاضلی)
  • 77. کم‌ساختاری‌سازی عدم‌قطعیت در کاربردهای دنیای واقعی
  • 78. گسترش‌های نظریه تصمیم‌گیری برای مدل‌های پویا
  • 79. تصمیم‌گیری حساس به هزینه در بیزی پویا
  • 80. ادغام با نظریه کنترل و یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
  • 81. Dynamic MCMC برای طراحی آزمایش بهینه
  • 82. طراحی آزمایش‌های متوالی با مدل‌های پویا
  • 83. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل با Dynamic MCMC
  • 84. قابلیت مقیاس‌پذیری محاسباتی مسیرها
  • 85. نمونه‌برداری مسیر برای شواهد مدل پویا
  • 86. نمونه‌برداری پلی برای مدل‌های پویا
  • 87. ادغام گرمایی برای سیستم‌های پویا
  • 88. مقایسه مدل‌ها با استفاده از Bayes Factors
  • 89. استنتاج بدون احتمال برای مدل‌های پویا پیچیده
  • 90. روش‌های شبهاحتمال برای مدل‌های پویا
  • 91. استفاده از آمار خلاصه در استنتاج پویای تقریبی
  • 92. کالیبراسیون شبیه‌سازی‌شده برای Dynamic MCMC
  • 93. امولاتور و جایگزین‌های مدل برای مدل‌های پویا گران‌قیمت
  • 94. مدل‌سازی چندوفاداری با Dynamic MCMC
  • 95. بررسی‌های مقاومت در برابر اشتباه‌مدلی
  • 96. بررسی‌های پس از مدل با استفاده از شبیه‌سازی‌های پیش‌بینی پس از مدل
  • 97. ابزارهای تشخیصی برای مدل‌های پویا غیرایستا
  • 98. قابلیت مقیاس‌پذیری محاسباتی تراکم‌های پیش‌بینی
  • 99. استفاده عملی Dynamic MCMC در محیط‌های تولیدی

📚 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.