學習筆記：近似推斷（待完善）
在很多概率模型中，很難訓練的最重要的原因是，很難進行推斷，所以書中，專門開了這章，來面臨訓練中最大而又，不能不解決的問題，近似推斷。
近似推斷，可以視為優化問題， 主要是 最大化下界
最大化下界：
@@1. EM 期望最大化
@@2. MAP 最大後驗推斷
然後書還介紹了，變分推斷，變分學習，學成近似推斷
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該筆記，由於時間關係，待有時間，梳理完後在逐步補善完成，先佔位，也是完成學習記錄，實在沒有辦法，最近時間擠得滴水不剩。
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