pymc-bayesian-modeling
✓使用 PyMC 進行貝葉斯建模。建立分層模型、MCMC (NUTS)、變異推理、LOO/WAIC 比較、後驗檢查，用於機率編程和推理。
SKILL.md
PyMC is a Python library for Bayesian modeling and probabilistic programming. Build, fit, validate, and compare Bayesian models using PyMC's modern API (version 5.x+), including hierarchical models, MCMC sampling (NUTS), variational inference, and model comparison (LOO, WAIC).
Critical: Always use non-centered parameterization for hierarchical models to avoid divergences.
See: references/distributions.md for comprehensive distribution reference
使用 PyMC 進行貝葉斯建模。建立分層模型、MCMC (NUTS)、變異推理、LOO/WAIC 比較、後驗檢查，用於機率編程和推理。 來源：jackspace/claudeskillz。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/jackspace/claudeskillz --skill pymc-bayesian-modeling- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-17
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 pymc-bayesian-modeling？
使用 PyMC 進行貝葉斯建模。建立分層模型、MCMC (NUTS)、變異推理、LOO/WAIC 比較、後驗檢查，用於機率編程和推理。 來源：jackspace/claudeskillz。
如何安裝 pymc-bayesian-modeling？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/jackspace/claudeskillz --skill pymc-bayesian-modeling 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/jackspace/claudeskillz
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-17