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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）』
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