パラメータ学習

>Hugin GUIは、適応学習とEM（バッチ）学習の2種類のパラメトリック学習をサポートしています。

適応学習

適応（適応学習）は、ナレッジベース中のすべてまたはいくつかの条件付き確率表を新しいデータ集合に適応させたい場合に用います。

EM 学習

.EM (Estimation-Maximization) は、バッチ学習用の学習機能です。バッチ学習は、"オフライン"学習で、データベースに格納されたデータからナレッジベース中の条件付き確率を生成したい場合に用います。