اکسپرس 24
کتاب مدیریت عدم قطعیت در مدل‌های سفارشی MCMC

کتاب مدیریت عدم قطعیت در مدل‌های سفارشی MCMC

تگ‌ها: Adaptive MCMC Approximate Bayesian Computation Bayesian Model Averaging Custom Bayesian Models Hamiltonian Monte Carlo Hierarchical Modeling Markov Chain Monte Carlo MCMC Uncertainty Management Model Comparison Posterior Diagnostics Posterior Predictive Checks Prior Specification PyMC3 Simulation Based Calibration Stan Programming

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 مدیریت عدم قطعیت در مدل‌های سفارشی MCMC

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

موضوع میانی: ساخت مدل‌های سفارشی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر عدم قطعیت در مدل‌سازی بیزی
  • 2. نمای کلی از MCMC و کاربرد آن در مدل‌های سفارشی
  • 3. توزیع‌های احتمالی به‌عنوان ابزارهای پایه‌ای مدل‌سازی
  • 4. تعریف توزیع‌های پیشین برای پارامترهای سفارشی
  • 5. ساخت توابع احتمال برای داده‌های پیچیده
  • 6. پارامترسازی مدل‌های سلسله‌مراتبی
  • 7. مدیریت پس‌میدان‌های چندمودال
  • 8. انتخاب مکانیسم‌های پیشنهادی مناسب
  • 9. پیاده‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings با گام تصادفی
  • 10. تنظیم اندازه گام و مقیاس‌بندی‌های مربوطه
  • 11. الگوریتم‌های تطبیقی MCMC
  • 12. کاربرد الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo برای فضای‌های پیوسته
  • 13. مدل‌سازی محدودیت‌ها و دامنه‌های مجاز در نمونه‌گیری
  • 14. بررسی‌های پس‌میدانی پیش‌بینی‌شده
  • 15. مقایسه مدل‌ها با Bayes Factors و دی‌آی‌سی
  • 16. میانگین‌گیری و انباشت مدل‌ها
  • 17. تحلیل حساسیت به انتخاب پیشین
  • 18. ابزارهای تشخیصی: پلاوت‌های ردیابی، R-hat، اندازه نمونه مؤثر
  • 19. استراتژی‌های ارزیابی همگرایی
  • 20. شناسایی و رفع همبستگی چندمتغیره
  • 21. پارامترسازی غیرمتمرکز
  • 22. بازپارامترسازی برای کارایی بهینه نمونه‌گیری
  • 23. کار با متغیرهای نهفته
  • 24. ادغام پارامترهای گسسته از طریق حاشیه‌سازی
  • 25. تکنیک‌های افزودن داده برای بهبود کارایی
  • 26. همگرایی به‌صورت موازی برای پس‌میدان‌های دشوار
  • 27. پیاده‌سازی Metropolis-Hastings سفارشی با محدودیت‌ها
  • 28. استفاده از Stan برای تعریف مدل‌های سفارشی
  • 29. PyMC3 و PyMC4: ساخت مدل‌های سفارشی
  • 30. Turing.jl در Julia برای اجرای MCMC
  • 31. اشکال‌زدایی کندی همگرایی
  • 32. بهینه‌سازی عملکرد کد برای نمونه‌گیری سریع‌تر
  • 33. کاربرد GPU برای مجموعه‌های داده بزرگ
  • 34. اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌های بیزی سفارشی
  • 35. Leave-One-Out Cross-Validation (LOO)
  • 36. WAIC برای ارزیابی مدل
  • 37. برداشت نمونه‌های پس‌میدان برای کمیت‌سازی عدم قطعیت
  • 38. فاصله‌های اطمینان معتقد و مناطق HPD
  • 39. میانگین‌گیری بیزی مدل‌های سفارشی
  • 40. ادغام دانش کارشناسان از طریق پیشین‌های اطلاعاتی
  • 41. پیشین‌های رشد سلسله‌مراتبی
  • 42. پیشین‌های spike-and-slab برای انتخاب متغیر
  • 43. الگوریتم reversible jump MCMC برای انتخاب مدل
  • 44. پیاده‌سازی reversible jump MCMC
  • 45. مدل‌های nonparametric: فرایندهای Dirichlet
  • 46. Gaussian Processes در تنظیمات سفارشی MCMC
  • 47. یادگیری ناپخش بیزی با مدل‌های سفارشی
  • 48. مدل‌های سری زمانی: AR، مدل‌های فضای حالت
  • 49. مدل‌های خطی پویا با MCMC
  • 50. ادغام خطای اندازه‌گیری
  • 51. مدل‌های بقاء بیزی با توابع خطر سفارشی
  • 52. مدل‌های پیشرفت بیماری
  • 53. مدل‌سازی بیزی اکولوژیکی
  • 54. مدل‌های مکانی و میدان‌های تصادفی گوسی
  • 55. ادغام همبستگی‌های جغرافیایی
  • 56. مدل‌های شبکه‌ای و مدل‌های بلوک تصادفی
  • 57. مدل‌های تأثیرگذاری شبکه‌های اجتماعی
  • 58. پروژه نهایی: طراحی و ارزیابی یک مدل MCMC سفارشی
  • 59. بررسی همتا و توسعه مدل‌های مشارکتی
  • 60. جهت‌گیری‌های آینده در مدیریت عدم قطعیت MCMC سفارشی

📚 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.