本文提出了一种完全去中心化的框架，用于在节点网络中训练机器学习模型。通过引入信念的贝叶斯式方法，节点可以通过聚合邻居的信息来更新信念，从而在整个网络上学习最适合观察的模型。实验证明，该算法提供了显着的精度改进。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
