مهارة
PyMC
نمذجة بايزية مع PyMC وأخذ عينات NUTS ومقارنة النماذج
نجوم GitHub
34 ألف
المستودع على GitHub
التثبيت
تتضمن سكربتاتgh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills pymc
تُفعّل عند
Building a Bayesian or hierarchical model, running MCMC or variational inference, or debugging divergences and convergence.
تتطلب أدوات
ReadWriteEditBash
- المؤلف
- K-Dense Inc.
- الترخيص
- Apache-2.0
يستبدل نهج أخذ العينات أولًا ثم الفحص لاحقًا بترتيب ثابت: فحص تنبؤي قبلي قبل الملاءمة، ثم التحقق من R-hat وحجم العينة الفعّال وعدد حالات التباعد قبل تفسير التوزيع اللاحق. تُعامل حالات التباعد كمشكلة نمذجة تستلزم إعادة المعلمة، لا كضوضاء تُخفى برفع target_accept، كما تُعرض البنية الهرمية والبيانات المفقودة وخطأ القياس بوصفها قرارات نمذجة وتُقارن النماذج باستخدام LOO وWAIC. يتضمن نصين برمجيين للتشخيص والمقارنة، وتستهدف أمثلته PyMC 6.0.1 على PyTensor 3.
التعليقات(0)
سجّل الدخول للتعليق