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私の勝手な印象ですが、機械学習畑の人は割と渡辺さん流のベイズに馴染みがある人がこくないにかぎらずそれなりにいる気がします。そもそも機械学習は、頻度論的な真の分布を仮定した汎化誤差最小化をメインに考える学問体系なので、ベイズ法を単なる汎化誤差を減らすための方法論の1つとして捉えてる人も結構いるかなと思います。実際、渡辺さんが出してる論文も統計のジャーナルではなく、JMLRとかのML系ジャーナルがほとんどみたいですし、齟齬が生まれてる部分は分野の違いというのも大きそうです。もちろん、それをもってベイズとはこういうもので、他はトンデモだと言われてしまうと、統計屋さん的にはだいぶ語弊があるので、反論するのはごもっともだと思いますが…
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