PyMC目前可用于连续发射HMM建模的版本有多适合？
我感兴趣的是有一个框架，我可以轻松地探索模型变体，而不必更新E和M步骤，以及对模型进行的每次更改的动态编程递归。
更具体的问题是：
- 在PyMC中建模HMM时，我可以回答人们想要解决的“典型”任务 - 即，除了参数估计之外，还可以推断最可能的序列（通常使用维特比算法），或者解决平滑问题问题？
- 与Expectation Maximization的实现相比，我预计基于采样的方法会更慢。如果这使我在模型构建方面具有更大的灵活性，那很好。我会想象使用PyMC进行原型设计。我想知道，如果我可以期待PyMC处理带有＆gt;的模型的推断。在任何合理的时间内完成10k观测。
- 您是否建议从PyMC2或PyMC3开始进行模型构建。我知道推理引擎在版本之间发生了变化，所以我特别想知道什么类型的采样器可能更适合。
如果您认为PyMC对我的用例不是一个好的选择，那肯定会有所帮助。