pymc-bayesian-modeling
✓使用 PyMC 进行贝叶斯建模。构建分层模型、MCMC (NUTS)、变分推理、LOO/WAIC 比较、后验检查，用于概率编程和推理。
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 进行贝叶斯建模。构建分层模型、MCMC (NUTS)、变分推理、LOO/WAIC 比较、后验检查，用于概率编程和推理。 来源：jackspace/claudeskillz。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/jackspace/claudeskillz --skill pymc-bayesian-modeling- 分类
- </>开发工具
- 认证
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- 收录时间
- 2026-02-17
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 pymc-bayesian-modeling？
使用 PyMC 进行贝叶斯建模。构建分层模型、MCMC (NUTS)、变分推理、LOO/WAIC 比较、后验检查，用于概率编程和推理。 来源：jackspace/claudeskillz。
如何安装 pymc-bayesian-modeling？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/jackspace/claudeskillz --skill pymc-bayesian-modeling 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/jackspace/claudeskillz
详情
- 分类
- </>开发工具
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-17