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PyMC贝叶斯建模与推断

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型（如线性回归、逻辑回归），到使用MCMC采样、进行后验预测检验（PPC）和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。

PyMC 贝叶斯建模

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 PyMC 6 构建、拟合与验证贝叶斯模型，涵盖层次模型、MCMC/NUTS 采样、变分推断、先验与后验预测检验、采样诊断以及 LOO/WAIC 模型比较，适用于概率编程与不确定性量化。

不确定性研究的投稿期刊选择指南

uai-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南帮助研究人员确定最合适的学术会议（如UAI、AISTATS、NeurIPS、ICML等）投稿目标，尤其当论文核心贡献围绕不确定性表示、概率推理或因果推断时。文章提供详细的筛选标准和对比分析，帮助精炼论文的范围和目标受众。

UAI会议投稿策略与定位指南

uncertainty-in-artificial-intelligence

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能为目标投稿《不确定性人工智能会议》（UAI）的作者提供专业指导。它专注于如何构建论文的学术叙事，强调概率推理、因果推断和不确定性建模等核心贡献点。该指南帮助用户校准论文的定位，弥补证据不足，并提供与AISTATS、IJCAI等顶级AI会议的比较视角，以优化投稿策略。

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