我正在寻找一个库来创建贝叶斯网络，并在Scala（或Java，如果没有更好的解决方案的情况下）对它们进行学习和推理。除非用法非常简单，否则应该积极维护，保持性能，最好是简单，明确的文档。免费，开源和商业替代品都可以，但对于商业解决方案，需要免费试用。
一个理想的解决方案就是微软研究院在.NET世界中推出的Infer.NET，但更多的文档记录。
提前致谢！
答案 0 :(得分：9)
FACTORIE是一个年轻的项目，但它符合法案并在Scala中实施：
FACTORIE是可部署概率建模的工具包， 在Scala中作为软件库实现。它为用户提供 一种简洁的语言，用于创建关系因子图，估计 参数和执行推理。
由Andrew McCallum和他在麻省大学的实验室开发，他们也负责这个非常有用的MALLET machine learning toolkit。
答案 1 :(得分：4)
您可能想要查看SMILE。它是免费的，并且具有Java API。 Java中的其他免费选项是UnBBayes和SamIam。
SMILE（结构建模，推理和学习引擎）是一个完整的 实现图形化的C ++类的可移植库 决策理论方法，如贝叶斯网络和影响 图表，直接适用于智能系统。
UnBBayes是一个用Java编写的概率网络框架。它有 GUI和API，包括推理，采样，学习和 评价。它支持BN，ID，MSBN，OOBN，HBN，MEBN / PR-OWL，PRM， 结构，参数和增量学习。
Samiam包括两个主要组件：图形用户界面和 推理引擎。图形界面让用户可以开发贝叶斯算法 网络模型并以各种格式保存它们。推理 引擎支持许多任务，包括：经典推理;参数 估计;时空权衡;敏感性分析;和 基于MAP和MPE的解释生成。
Pure Scala和免费选项是FACTORIE（已经提到过）和费加罗。但费加罗目前缺乏学习的部分。
Figaro - Probabilistic Modeling
Figaro模型是Scala编程语言中的数据结构， 可与Java互操作，可以构造，操作， 并直接在任何Scala或Java程序中使用。
答案 2 :(得分：1)
也许班卓适合这项法案？我不确定它是如何开发的，但我知道它至少存在了几年......（从未使用过它）。
答案 3 :(得分：1)
Infer.NET的一些Java替代品被作为this question的答案呈现。所以，我认为基本上你要问的是关于Java或完全基于Scala的解决方案的问题（在2010年下半年被问到）的后续问题。
答案 4 :(得分：1)
现在有一个Scala lib：