PyMC
Modelowanie bayesowskie: priory, próbkowanie NUTS i porównania
Instalacja
Zawiera skryptygh 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.
- Autor
- K-Dense Inc.
- Licencja
- Apache-2.0
Wprowadza stałą kolejność pracy: kontrolę predykcyjną rozkładu a priori przed dopasowaniem, a następnie sprawdzenie R-hat, efektywnej liczby próbek i liczby dywergencji przed interpretacją rozkładu a posteriori. Dywergencje traktuje jako problem modelu wymagający zmiany parametryzacji, a nie szum ukrywany przez zwiększenie target_accept; struktura hierarchiczna, brakujące dane i błąd pomiaru są świadomymi decyzjami modelowymi. Kandydatów porównuje za pomocą LOO i WAIC, dwa skrypty obsługują diagnostykę i porównania, a przykłady dotyczą PyMC 6.0.1 działającego na PyTensor 3.
Podobne umiejętności
Statistical Power
UmiejętnośćOblicza liczebność próby, wykrywalny efekt i krzywe mocy
context-guard
UmiejętnośćOstrzega, zanim okno kontekstu się zapełni
AWS Core Skills
Umiejętność20 skilli AWS do CDK, IAM, kontenerów, obserwowalności i kosztów
Komentarze(0)
Zaloguj się, aby skomentować