MAPress
کتاب روش‌های شبیه‌سازی برای استنتاج GLM: تمرکز بر MCMC و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها

کتاب روش‌های شبیه‌سازی برای استنتاج GLM: تمرکز بر MCMC و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها

تگ‌ها: GLM MCMC آمار محاسباتی استنتاج بیزی بهینه‌سازی الگوریتم شبیه‌سازی آماری مدل‌سازی آماری مدل‌های خطی تعمیم‌یافته نمونه‌گیری مارکوف

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 شبیه‌سازی برای استنتاج GLM: تمرکز بر MCMC و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها

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

موضوع میانی: استنتاج مبتنی بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 2. مفاهیم اساسی احتمال و آمار برای GLM
  • 3. توزیع‌های نرمال، برنولی، پواسون و گاما
  • 4. تابع پیوند و ارتباط آن با توزیع‌ها
  • 5. برآورد پارامترها در GLM: روش حداکثر درست‌نمایی
  • 6. ماتریس اطلاعات و خطای استاندارد پارامترها
  • 7. آزمون‌های فرض در GLM: آزمون نسبت درست‌نمایی
  • 8. آزمون والد و آزمون امتیاز
  • 9. ارزیابی برازش مدل: آماره‌های برازش
  • 10. تشخیص و اصلاح داده‌های پرت در GLM
  • 11. تحلیل واریانس در GLM (ANOVA)
  • 12. مدل‌های رگرسیون خطی کلاسیک به عنوان حالت خاص GLM
  • 13. مدل‌های رگرسیون لجستیک برای داده‌های دودویی
  • 14. مدل‌های رگرسیون پواسون برای داده‌های شمارشی
  • 15. مدل‌های رگرسیون گاما برای داده‌های مثبت و ناهمگن
  • 16. مدل‌های خطی مختلط (Mixed-Effects Models)
  • 17. مقدمه‌ای بر زنجیره‌های مارکوف مونت کارلو (MCMC)
  • 18. مفهوم فضای حالت و توزیع هدف در MCMC
  • 19. الگوریتم‌های MCMC: الگوریتم رابینز-مونرو
  • 20. الگوریتم Metropolis-Hastings
  • 21. الگوریتم نمونه‌برداری گیبس (Gibbs Sampling)
  • 22. تشخیص همگرایی در MCMC: معیارهای بصری و آماری
  • 23. روش‌های کاهش واریانس در MCMC
  • 24. تشخیص همگرایی: معیارهای Gelman-Rubin
  • 25. تشخیص همگرایی: معیارهای Geweke
  • 26. تشخیص همگرایی: معیارهای Raftery-Lewis
  • 27. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC
  • 28. انتخاب اندازه گام مناسب در Metropolis-Hastings
  • 29. استفاده از توزیع پیش‌نهادکننده مناسب
  • 30. روش‌های پیش‌تابع‌سازی (Preconditioning)
  • 31. بهبود کارایی نمونه‌برداری گیبس
  • 32. تکنیک‌های نمونه‌برداری از توزیع‌های پیچیده
  • 33. مدل‌های سلسله مراتبی و کاربرد MCMC در آن‌ها
  • 34. شبیه‌سازی در مدل‌های سلسله مراتبی
  • 35. برآورد پارامترها در مدل‌های سلسله مراتبی با MCMC
  • 36. تحلیل حساسیت پارامترها در مدل‌های پیچیده
  • 37. استنتاج بیزی با استفاده از MCMC
  • 38. مقدمه‌ای بر استنتاج بیزی
  • 39. قضیه بیز و توزیع پسین
  • 40. انتخاب پیشین‌های مناسب در استنتاج بیزی
  • 41. کاربرد MCMC در محاسبه توزیع پسین
  • 42. مزایای استنتاج بیزی در مقایسه با استنتاج فراوانی‌گرا
  • 43. کاربرد MCMC در مدل‌های GLM بیزی
  • 44. برآورد پارامترها و فواصل اطمینان بیزی
  • 45. مقایسه نتایج استنتاج فراوانی‌گرا و بیزی
  • 46. اعتبارسنجی مدل‌های بیزی با استفاده از MCMC
  • 47. تحلیل پیش‌بینی در مدل‌های بیزی
  • 48. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC با استفاده از روش‌های پیشرفته
  • 49. الگوریتم‌های MCMC چند زنجیره‌ای
  • 50. نمونه‌گیری از طریق زنجیره‌های موازی
  • 51. روش‌های تسریع همگرایی در MCMC
  • 52. استفاده از شبیه‌سازی موازی برای MCMC
  • 53. الگوریتم‌های MCMC مبتنی بر گرادیان
  • 54. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های MCMC
  • 55. تنظیم خودکار اندازه گام در Metropolis-Hastings
  • 56. تنظیم خودکار پارامترهای نمونه‌گیری گیبس
  • 57. تکنیک‌های نمونه‌گیری مبتنی بر توزیع‌های کمکی
  • 58. روش‌های MCMC با زمان متغیر (Time-Varying MCMC)
  • 59. کاربرد MCMC در داده‌های طولی
  • 60. تحلیل داده‌های طولی با مدل‌های خطی مختلط و MCMC
  • 61. مدل‌های رگرسیون کوواریانس در داده‌های طولی
  • 62. مدل‌های گسسته در داده‌های طولی
  • 63. مدل‌های بقا و کاربرد MCMC
  • 64. مدل‌های کاکس و تعمیم‌های آن
  • 65. مدل‌های بقای پارامتریک با MCMC
  • 66. تحلیل بقا در حضور داده‌های سانسور شده
  • 67. کاربرد MCMC در مدل‌های سری زمانی
  • 68. مدل‌های ARIMA و کاربرد MCMC
  • 69. مدل‌های رگرسیون سری زمانی با MCMC
  • 70. مدل‌های غیرخطی سری زمانی
  • 71. کاربرد MCMC در مدل‌های فضایی
  • 72. مدل‌های رگرسیون فضایی با MCMC
  • 73. مدل‌های خودهمبستگی فضایی
  • 74. تحلیل داده‌های مکانی با MCMC
  • 75. مدل‌های گرافیکی و کاربرد MCMC
  • 76. استنتاج در مدل‌های گرافیکی با MCMC
  • 77. شبکه‌های بیزی و کاربرد MCMC
  • 78. مدل‌های مارکوف تصادفی
  • 79. کاربرد MCMC در یادگیری ماشین
  • 80. انتخاب مدل با استفاده از MCMC
  • 81. بهینه‌سازی توابع هزینه با MCMC
  • 82. مدل‌های طبقه‌بندی با MCMC
  • 83. مدل‌های خوشه‌بندی با MCMC
  • 84. کاربرد MCMC در شبیه‌سازی‌های پیچیده
  • 85. شبیه‌سازی سیستم‌های فیزیکی با MCMC
  • 86. شبیه‌سازی سیستم‌های زیستی با MCMC
  • 87. شبیه‌سازی مدل‌های اقتصادی با MCMC
  • 88. تحلیل ریسک با استفاده از MCMC
  • 89. کاربرد MCMC در بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
  • 90. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 91. یافتن بهترین پیکربندی در سیستم‌های پیچیده
  • 92. جستجوی فضای پارامتر برای یافتن راه‌حل‌های بهینه
  • 93. تکنیک‌های موازی‌سازی و توزیع‌بندی برای MCMC
  • 94. پیاده‌سازی MCMC بر روی پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 95. استفاده از چارچوب‌های محاسبات توزیع‌شده برای MCMC
  • 96. مدیریت حافظه در شبیه‌سازی‌های بزرگ MCMC
  • 97. ارزیابی دقت و کارایی الگوریتم‌های MCMC
  • 98. مقایسه الگوریتم‌های MCMC مختلف برای یک مسئله مشخص
  • 99. شاخص‌های ارزیابی کیفیت نمونه‌ها
  • 100. تکنیک‌های اعتبارسنجی خارجی برای نتایج 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.