法来求解机率就会变得非常复杂且难以计算，因此必须使用其他的替代方法。一般来说，贝氏机率有以下几种求法：
随机推论（蒙地卡罗方法）.在此，以马可夫链蒙地卡罗演算法为例，又马可夫链蒙地卡罗演算法的类型很多，故在这里只说明其中一种吉布斯采样的操作步骤：首先将已给定数值的变数固定，然后将未给定数值的其他变数随意给定一个初始值，接着进入以下迭代步骤：当迭代结束后，删除前面若干笔尚未稳定的数值，就可以求出的近似条件机率分配。马可夫链蒙地卡罗演算法的优点是在计算很大的网路时效率很好，但缺点是