Claude Skill MartKhám phá skillCâu dùng ngayHọc qua videoDùng terminalSkill là gì?
 
← Về danh sách

Mô hình Bayes với PyMC

Skill hướng dẫn toàn bộ quy trình Bayes với PyMC: xây mô hình phân cấp, lấy mẫu NUTS, chẩn đoán hội tụ và so sánh mô hình bằng LOO/WAIC.

Dữ liệu · Phân tíchNâng cao★ 33,030⑂ 3,248Điểm AI 9/10Cập nhật lần cuối: 9 thg 8, 2026

Làm được gì

  • Áp dụng quy trình Bayes 8 bước: chuẩn bị dữ liệu → dựng mô hình → kiểm tra tiên nghiệm → lấy mẫu → chẩn đoán (R-hat, ESS, divergence) → kiểm tra hậu nghiệm → phân tích → dự đoán.
  • Bảng gợi ý phân phối tiên nghiệm (tham số thang đo, xác suất, ma trận tương quan) và hàm likelihood theo loại biến đầu ra (liên tục, đếm, nhị phân, phân loại).
  • scripts/model_diagnostics.py tạo báo cáo chẩn đoán tự động (trace, rank, energy, ESS); scripts/model_comparison.py so sánh mô hình theo PSIS-LOO và tính trung bình mô hình.
  • Hướng xử lý cụ thể cho divergence, ESS thấp, R-hat cao, lấy mẫu chậm.
  • Kèm template hồi quy tuyến tính và mô hình phân cấp (tham số hóa non-centered).

Phù hợp với ai

  • Data scientist, nhà phân tích thống kê cần định lượng độ bất định.
  • Nhà nghiên cứu làm việc với dữ liệu đa cấp (trường học, bệnh viện, vùng miền).
  • Người dùng PyMC/ArviZ thường gặp lỗi hội tụ MCMC.

Ví dụ sử dụng

  1. "Xây mô hình phân cấp cho điểm thi theo từng trường" → dùng template non-centered rồi kiểm tra prior predictive.
  2. "Lấy mẫu bị 30 divergence, sửa sao?" → tăng target_accept, tái tham số hóa, siết prior theo thứ tự đề xuất.
  3. "So sánh mô hình Poisson và Negative Binomial" → compare_models() xếp hạng theo LOO và kiểm tra độ tin cậy Pareto k.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Dùng thử ngay, không cần cài

Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.

Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/pymc/SKILL.md

Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)

Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.

↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
  1. Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
  2. Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
  3. Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
↓ Tải ZIP
Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/pymc từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/pymc/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r scientific-agent-skills/skills/pymc ~/.claude/skills/

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

  1. Mở terminal và vào thư mục làm việc.
  2. Clone repo: git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git
  3. Tạo thư mục skill: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. Copy skill: cp -r scientific-agent-skills/skills/pymc ~/.claude/skills/
  5. Cài phụ thuộc Python: pip install pymc arviz nutpie (lệnh uv pip install "pymc[nutpie]==6.0.1" trong tài liệu có thể không tồn tại — hãy kiểm tra pip index versions pymc).
  6. Khởi động lại Claude Code và yêu cầu ví dụ: "Dùng PyMC dựng mô hình Bayes phân cấp cho dữ liệu này".
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT