اکسپرس 24
کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

کتاب ملاحظات مهم در اجرای MCMC با Stan

تگ‌ها: MCMC Stan آمار بیزی بهینه‌سازی تحلیل داده محاسبات آماری مدل‌سازی آماری نرم‌افزار آماری نمونه‌گیری 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 ملاحظات مهم در اجرای 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 مونت کارلو زنجیره مارکوف (MCMC)
  • 2. مبانی احتمال و آمار برای MCMC
  • 3. مفاهیم زنجیره مارکوف
  • 4. شبکه‌های مارکوف و کاربردهای آن‌ها
  • 5. مبانی نمونه‌گیری از توزیع‌های احتمالی
  • 6. روش نمونه‌گیری رد (Rejection Sampling)
  • 7. روش نمونه‌گیری اهمیت (Importance Sampling)
  • 8. معرفی الگوریتم‌های MCMC
  • 9. الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 10. گام‌های الگوریتم متروپلیس-هستینگز
  • 11. مفهوم تابع پیشنهاد (Proposal Distribution)
  • 12. انتخاب تابع پیشنهاد مناسب
  • 13. الگوریتم نمونه‌گیری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 14. شرایط لازم برای نمونه‌گیری گیبس
  • 15. نحوه پیاده‌سازی نمونه‌گیری گیبس
  • 16. مقایسه متروپلیس-هستینگز و گیبس
  • 17. مشکلات و چالش‌های MCMC
  • 18. همگرایی در MCMC
  • 19. معیارهای ارزیابی همگرایی
  • 20. بررسی واریانس کاهش‌یافته
  • 21. روش‌های تشخیص عدم همگرایی
  • 22. مشکل همبستگی نمونه‌ها
  • 23. کاهش همبستگی نمونه‌ها
  • 24. تبدیل‌های خطی برای کاهش همبستگی
  • 25. نمونه‌گیری با پارامترهای وابسته
  • 26. کاربرد MCMC در استنتاج بیزی
  • 27. مبانی استنتاج بیزی
  • 28. توزیع پیشین و پسین
  • 29. قضیه بیز در عمل
  • 30. مدل‌های بیزی ساده
  • 31. تخمین پارامترها با MCMC
  • 32. برآورد میانگین و واریانس پسین
  • 33. بازه اطمینان بیزی
  • 34. بررسی صحت مدل بیزی
  • 35. کاربرد MCMC در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته بیزی
  • 36. مدل‌های رگرسیون بیزی
  • 37. مدل‌های طبقه‌بندی بیزی
  • 38. مدل‌های سری زمانی بیزی
  • 39. ملاحظات پیاده‌سازی MCMC با Stan
  • 40. معرفی نرم‌افزار Stan
  • 41. ساختار زبان Stan
  • 42. نوشتن مدل در Stan
  • 43. کامپایل و اجرای کد Stan
  • 44. نحوه تعریف متغیرها و پارامترها
  • 45. تعریف توابع هدف (Log-probability)
  • 46. تعریف توابع پیشنهاد در Stan
  • 47. تنظیمات الگوریتم MCMC در Stan
  • 48. پارامترهای اجرایی Stan
  • 49. بررسی خروجی‌های Stan
  • 50. رسم نمودارهای تشخیصی در Stan
  • 51. ارزیابی همگرایی با خروجی Stan
  • 52. تحلیل نتایج مدل Stan
  • 53. بهینه‌سازی مدل‌های Stan
  • 54. ملاحظات مربوط به سرعت اجرا در Stan
  • 55. استفاده از پردازش موازی در Stan
  • 56. مدل‌های پیچیده‌تر در Stan
  • 57. مدل‌های سلسله‌مراتبی در Stan
  • 58. مدل‌های چند سطحی در Stan
  • 59. مدل‌های فضایی در Stan
  • 60. مدل‌های گرافیکی احتمالی در Stan
  • 61. کاربرد MCMC در علوم داده
  • 62. استنتاج آماری در داده‌های بزرگ
  • 63. تحلیل داده‌های تجربی
  • 64. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
  • 65. کاربرد در یادگیری ماشین
  • 66. مدل‌های مولد با MCMC
  • 67. استنتاج پارامترهای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 68. تطبیق مدل‌های آماری با داده‌ها
  • 69. کاربرد MCMC در اقتصاد و مالی
  • 70. مدل‌سازی ریسک با MCMC
  • 71. تحلیل سری‌های زمانی مالی
  • 72. مدل‌سازی پرتفوی با MCMC
  • 73. استنتاج در مدل‌های اقتصادسنجی
  • 74. کاربرد MCMC در علوم زیستی
  • 75. مدل‌سازی ژنتیکی با MCMC
  • 76. تحلیل داده‌های اپیدمیولوژیکی
  • 77. مدل‌سازی زیست‌محیطی با MCMC
  • 78. استنتاج در مدل‌های بیوانفورماتیک
  • 79. کاربرد MCMC در مهندسی
  • 80. بهینه‌سازی طراحی با MCMC
  • 81. تحلیل اطمینان با MCMC
  • 82. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده
  • 83. استنتاج در مدل‌های کنترل
  • 84. ملاحظات اخلاقی و علمی در استفاده از MCMC
  • 85. شفافیت در گزارش‌دهی نتایج MCMC
  • 86. اعتبار سنجی مدل‌ها
  • 87. تفسیر صحیح نتایج آماری
  • 88. کاربرد MCMC در پژوهش‌های علمی
  • 89. انتقال دانش و آموزش MCMC
  • 90. توسعه ابزارهای MCMC
  • 91. چالش‌های آتی در MCMC
  • 92. مروری بر پیشرفت‌های اخیر در MCMC
  • 93. جمع‌بندی مباحث MCMC و 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.