اکسپرس 24
کتاب روش‌های پیشرفته برای ارزیابی و بهبود کیفیت نمونه‌گیری در زنجیره‌های مارکوف

کتاب روش‌های پیشرفته برای ارزیابی و بهبود کیفیت نمونه‌گیری در زنجیره‌های مارکوف

تگ‌ها: Bayesian Inference Bayesian Statistics Convergence Diagnostics Effective Sample Size HMC Markov Chain MCMC Monte Carlo NUTS R-hat Sampling Methods Statistical Modeling Variational Inference زنجیره مارکوف

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 روش‌های پیشرفته برای ارزیابی و بهبود کیفیت نمونه‌گیری در زنجیره‌های مارکوف

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

موضوع میانی: روش‌های نمونه‌گیری بر اساس زنجیره مارکوف

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ارزیابی کیفیت زنجیره‌های مارکوف
  • 2. معیارهای همگرایی پایه در MCMC
  • 3. آزمون‌های بصری همگرایی: نمودارهای ردیابی (Trace Plots)
  • 4. آزمون‌های بصری همگرایی: نمودارهای خودهمبستگی (Autocorrelation Plots)
  • 5. آزمون‌های آماری همگرایی: R-hat (R̂)
  • 6. آزمون‌های آماری همگرایی: Gelman-Rubin Statistic
  • 7. آزمون‌های آماری همگرایی: Heidelberger and Welch Diagnostic
  • 8. آزمون‌های آماری همگرایی: Geweke Diagnostic
  • 9. آزمون‌های آماری همگرایی: Gelman-Tsao Diagnostic
  • 10. بررسی اثر طول Warm-up بر نتایج MCMC
  • 11. بررسی تاثیر اندازه Batch Size بر کارایی
  • 12. ارزیابی کارایی نمونه‌گیری: Effective Sample Size (ESS)
  • 13. محاسبه و تفسیر Effective Sample Size
  • 14. راهکارهای افزایش ESS: Thinning
  • 15. راهکارهای افزایش ESS: استفاده از الگوریتم‌های نمونه‌گیری کارآمدتر
  • 16. شناسایی و رفع مشکلات همبستگی سریالی
  • 17. روش‌های کاهش همبستگی بین نمونه‌ها
  • 18. تکنیک‌های Rejection Sampling پیشرفته
  • 19. روش‌های Adaptive Rejection Sampling
  • 20. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های MCMC
  • 21. استفاده از اطلاعات Prior برای بهبود همگرایی
  • 22. روش‌های Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 23. درک تئوری HMC و مزایای آن
  • 24. پیاده‌سازی HMC در عمل
  • 25. روش‌های No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 26. درک تئوری NUTS و مزایای آن
  • 27. پیاده‌سازی NUTS در عمل
  • 28. مقایسه HMC و NUTS
  • 29. روش‌های Variational Inference (VI) به عنوان جایگزینی برای MCMC
  • 30. ارزیابی کیفیت VI در مقایسه با MCMC
  • 31. روش‌های Ensemble MCMC
  • 32. استفاده از Parallel Tempering برای بهبود همگرایی
  • 33. روش‌های Simulated Annealing در MCMC
  • 34. بهبود MCMC با استفاده از روش‌های مبتنی بر گرادیان
  • 35. روش‌های Automatic Differentiation در MCMC
  • 36. روش‌های Stochastic Gradient MCMC (SG-MCMC)
  • 37. استفاده از روش‌های کاهش واریانس در MCMC
  • 38. روش‌های Control Variates در MCMC
  • 39. روش‌های Importance Sampling در MCMC
  • 40. ارزیابی و مقایسه روش‌های مختلف MCMC
  • 41. انتخاب روش MCMC مناسب بر اساس نوع مسئله
  • 42. تشخیص و رفع مشکلات Divergence در MCMC
  • 43. روش‌های Diagnosing و Addressing Label Switching
  • 44. بهبود MCMC در مدل‌های پیچیده
  • 45. MCMC برای مدل‌های Hierarchical Bayesian
  • 46. MCMC برای مدل‌های Mixture
  • 47. MCMC برای مدل‌های State-Space
  • 48. کاربرد MCMC در Bayesian Nonparametrics
  • 49. MCMC برای مدل‌های Gaussian Process
  • 50. MCMC در مسائل بهینه‌سازی Bayesian
  • 51. MCMC و مدل‌های انتخاب متغیر (Variable Selection)
  • 52. ارزیابی حساسیت نتایج MCMC به Prior
  • 53. روش‌های حساسیت Prior-Posterior
  • 54. استفاده از Prior‌های غیر-اطلاعاتی (Non-informative Priors)
  • 55. روش‌های Robust Bayesian Inference
  • 56. MCMC و مسائل مربوط به داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 57. MCMC و داده‌های سانسور شده (Censored Data)
  • 58. MCMC و داده‌های ترتیبی (Ordinal Data)
  • 59. روش‌های MCMC برای مدل‌های Survival Analysis
  • 60. MCMC و مدل‌های Time Series
  • 61. بررسی چالش‌های MCMC در ابعاد بالا
  • 62. روش‌های Dimensionality Reduction برای MCMC
  • 63. روش‌های Approximate Bayesian Computation (ABC)
  • 64. ارزیابی و مقایسه ABC با 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.