通常在概率编程框架的文档中，我可以阅读很多关于MCMC但不是很多关于编程的内容。我看到的每个例子通常只有非常简短的概率程序。通常它们大约是5到10行代码，如果你不计算数据的输入和结果的输出。所以，它看起来不像编程。
据我了解，我可以编写概率程序来规范学习过程，因此我的概率程序越长，计算速度越快，我需要的训练数据集越小，我得到的结果就越正确。我对吗？
例如，如果我想在图片上找到一只猫。我可以编写概率程序来描述猫的样子以及它们可以是什么样的阐述。我的描述越详细，效果会更好吗？
谢谢， 德米特里
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对我来说，“概率编程”只是意味着你用编程语言编写模型并使用可能的结构。 Stan为您提供了一种命令式编程语言，其中包含表示随机变量的变量。
Stan的文档在Stan的编程有200多页，所以我不确定你在寻找什么。它涵盖了从数据类型到参数化到用户定义函数的所有内容。像大多数介绍和手册一样，这些例子往往很短。如果您想查看更长的程序，请查看案例研究或关注用户论坛。
较大的型号并不一定意味着您需要更少的数据。在您开始之前（先前），模型包含的关于答案的信息越多，您需要的数据就越少。随着您拥有更多数据，您可以进行更细粒度的推断。
我不认为你会用一个详细的手工制作的模型来描述猫。