まず、の導入
彼は、推論問題が知られる前に、確率変数は、モデルのビューで主に使用される隠れた変数を求めているの事後確率で、他の変数を求めると述べました。あり、変数間のいくつかの隠し関係は、彼らがトラブルに残っているものの、正確に、とても複雑な計算することができますが、結果が計算可能であるものは何でも、この方法が正確であると結論されていない、正確な推論が比較的単純で、書き込みはありません。ノー実際にそこにあります計算法律、缶のみ近似推定、推測近似確率伝播とメインループ、サンプルの分布を有するアナログサンプリングラインによりサンプリング歪み推定変化量分布の点の導入。彼らは確率分布を説明することができれば、サンプルのコレクションは直接サンプリングおよび間接的なサンプリング、直接サンプリングを持って、主がサンプリングは、比較的単純な分布を介して行われ、間接的なサンプリングを議論し、処理サンプルに条件の数を追加する、比較的簡単です。
第二に、正確な推論
（A）可変消去法
（B）信念伝搬法
第三に、おおよその推論
（A）歪み推定
（B）サンプリング推論に基づきます
第四に、サンプリング方法
（A）サンプリング理論
（B）のサンプリングごみ
（C）重要度サンプリング
（D）ギブスサンプリング
（E）マルコフモンテカルロサンプリング