pymc-bayesian-modeling

Name: pymc-bayesian-modeling
Author: LeoLin990405

Design e Frontend

Autor: LeoLin990405

Bayesian modeling with PyMC. Build hierarchical models, MCMC (NUTS), variational inference, LOO/WAIC comparison, posterior checks, for probabilistic programming and inference.

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Atualizado há 5 meses

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PyMC Bayesian Modeling

Overview

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).

When to Use This Skill

This skill should be used when:

Building Bayesian models (linear/logistic regression, hierarchical models, time series, etc.)
Performing MCMC sampling

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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