このトピックについて調査したところ、PythonとRのメッセージパッシングまたは最適化メソッドに依存する推論パッケージとライブラリの驚くべき不足に気づきました。
私の知る限りでは、これらの方法は非常に便利です。たとえば、ベイズネットワーク（有向、非循環）の場合、信念の伝播だけで正確な答えが得られるはずです。ただし、オンラインで利用できるほとんどの推論ソフトウェア（たとえば、STAN、BUGS、PyMC）は、MCMCメソッドに依存しています。
Pythonの場合、私の知る限りでは、PyMC、scikit-learn、statsmodelsのいずれにも、信念伝播、メッセージパッシングメソッド、またはそれらのバリアントなどの変分推論アルゴリズムは含まれていません。
何故ですか？これらの方法は、MCMCの対応物ほど強力でも汎用的でもないため、実際にはあまり使用されていませんか？またはそれは単に人手と時間の不足の問題ですか？
なぜ賛成票なのか？
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Amelio Vazquez-Reina
統計や機械学習ではなく、ソフトウェアに関する質問のようです。編集して、どのCV トピックについて質問しているのかを明確にすると（つまり、「ソフトウェアの質問」だけではない理由）、近い投票が成功する可能性は低くなります（成功したとしても、編集して明確にすることで、投票を再開することで取り消される可能性が高くなります）。したがって、質問が「信念ネットワーク」または「変分推論」の質問であると明らかに思われる場合（たとえソフトウェアが含まれていても）、それはおそらく大丈夫でしょう。
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Glen_b-モニカを復活させる
@Glen_bありがとうございます。それは理にかなっていると私は理解しています。質問を更新しました。うまくいけば、それはサイトの範囲内でより多くを置きます。
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Amelio Vazquez-Reina
それで十分かもしれません-もし私がそれをオープンにしておくことをまだ投票していなかったなら、私は今それをすることについてほとんど心配しません。一方、「これは統計/ MLの質問です」と「これはソフトウェアの質問です」の間の境界をどこに描くかについて私よりはるかに厳しい人もいます。投票が終了したり、別のSEサイトに移動したりしたとしても、個人的に近い方法で投票しないでください。これは、サイトが機能することになっている方法の一部です。
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Glen_b-モニカを復活させる
これはトピックに関するものです。いつか係員がいることを願っています。
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2015年