PyMC
Bayesiaans modelleren met priors, NUTS en modelvergelijking
Installeren
Bevat scriptsgh skill install K-Dense-AI/scientific-agent-skills pymc
Building a Bayesian or hierarchical model, running MCMC or variational inference, or debugging divergences and convergence.
- Auteur
- K-Dense Inc.
- Licentie
- Apache-2.0
Vervangt de gewoonte om eerst te samplen en pas daarna te controleren door een vaste volgorde: vóór het fitten een prior-predictieve controle, gevolgd door R-hat, effectieve steekproefgrootte en het aantal divergenties voordat conclusies uit de posterior worden getrokken. Divergenties gelden als een modelprobleem dat herparametrisering vereist, niet als ruis die je verbergt door target_accept te verhogen; hiërarchische structuur, ontbrekende gegevens en meetfouten worden als modelkeuzes behandeld en kandidaten worden vergeleken met LOO en WAIC. Twee scripts verzorgen diagnostiek en vergelijking; de voorbeelden zijn gericht op PyMC 6.0.1 met PyTensor 3.
Vergelijkbare skills
Statistical Power
SkillBerekent steekproefgrootte, detecteerbaar effect en powercurves
context-guard
SkillWaarschuwt voordat het contextvenster vol raakt
AWS Core Skills
SkillTwintig AWS-skills voor CDK, IAM, containers, monitoring en kosten
Reacties(0)
Log in om te reageren