Utilizzare quando "PyMC", "Bayesiano", "MCMC", "programmazione probabilistica" o domande su "regressione bayesiana", "modello gerarchico", "campionatore NUTS", "distribuzione posteriore", "predittivo a priori", "intervalli credibili", "quantificazione dell'incertezza"
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Fonte: eyadsibai/ltk.
Probabilistic programming with MCMC - build and fit Bayesian models.
Utilizzare quando "PyMC", "Bayesiano", "MCMC", "programmazione probabilistica" o domande su "regressione bayesiana", "modello gerarchico", "campionatore NUTS", "distribuzione posteriore", "predittivo a priori", "intervalli credibili", "quantificazione dell'incertezza" Fonte: eyadsibai/ltk.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill pymc Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
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npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill pymcUtilizzare quando "PyMC", "Bayesiano", "MCMC", "programmazione probabilistica" o domande su "regressione bayesiana", "modello gerarchico", "campionatore NUTS", "distribuzione posteriore", "predittivo a priori", "intervalli credibili", "quantificazione dell'incertezza" Fonte: eyadsibai/ltk.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill pymc Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
https://github.com/eyadsibai/ltk