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2013-05-23 12:21
求翻译：Figure 12: Evaluation of the inference scheme. For a very narrow class (where exact inference is feasible) exact inference only performs slightly better than our approximate inference (left). Curves are measured by varying the noise parameter λD, describing the tolerance of a fit to noise and unmodeled effects. Effect o是什么意思？ 待解决
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Figure 12: Evaluation of the inference scheme. For a very narrow class (where exact inference is feasible) exact inference only performs slightly better than our approximate inference (left). Curves are measured by varying the noise parameter λD, describing the tolerance of a fit to noise and unmodeled effects. Effect o
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
图12 ：评估推理方案。
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2013-05-23 12:23:18
图12 ：推断计划的评估。对非常狭窄的类(其中确切的推断是可行的)确切的推断比我们的近似推断只执行有一点好(离开)。曲线通过变化噪声参量λD测量，描述fit吵闹和unmodeled作用的容忍。计划的作用：公认表现改善在任意顺序的平均(中间)。运行时间改进significantly (正确)。曲线通过变化λD测量。
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2013-05-23 12:24:58
图12 ： 推断计划的评估。 为非常狭窄的类 (，确切的推断比左) 我们的近似推断是可行的确切的推断只执行轻微地 (好)。 曲线通过变化噪声参量λD测量，描述一fit的容忍到噪声并且unmodeled作用。 计划的作用： 公认表现改善在任意顺序中部的平均 ()。 运行时间改进significantly (权利)。 曲线通过变化λD测量。
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2013-05-23 12:26:38
图 12： 评价推理方案。为非常狭窄的一类 （其中的精确推理是可行的） 精确推理只性能略优于我们 （左） 的近似推理。曲线测定了不同噪声参数 λD，描述通常耐噪声和未建模的影响。规划的疗效： 识别性能优于以随机的顺序 （中） 的平均值。运行时提高了有力地 （右图）。曲线测定不同 λD。
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2013-05-23 12:28:18
图 12：推论计划的评估。对一节很窄的课 ( 哪里严格的推论是可行的 ) 严格的推论轻微比我们的大概左边推论更好地仅执行。曲线被改变噪音参数测量？D，描述忍受？t 到噪音和不模拟效果。计划的效果：认可表现在一种随便中间的次序的平均数上改善。runtime 改善 signi？cantly( 权利 )。曲线被变化测量？D.
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