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Approximate inference : ウィキペディア英語版 | Approximate inference Approximate inference methods make it possible to learn realistic models from big data by trading off computation time for accuracy, when exact learning and inference are computationally intractable. ==Major methods classes ==
*Variational Bayesian methods *Expectation propagation *Markov random fields *Bayesian networks * *Variational message passing *loopy and generalized belief propagation 〔(【引用サイトリンク】title=Approximate Inference )〕
抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア(Wikipedia)』 ■ウィキペディアで「Approximate inference」の詳細全文を読む
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