关于贝叶斯网络参数学习的入门级问题

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由于目前手头有个项目，在下正在从零开始学习贝叶斯网络。可毕竟不是学生时代了，没有时间从头开始系统的学习，因此在学习过程中有一个小疑问想伸手请教各位大神，可能比较基础，请别见怪，
我现在的问题是这样，贝叶斯网络的结构学习先不谈，假设现在有一个已知的结构，由A、B、C三个结点构成，A、B为C的父节点，即一个简单的V型结构，A、B、C都是可观测的量。现在我有A、B、C的数据，想问各位学习这个贝叶斯网络的参数，我需要做什么假设，如果用R的bnlearn来实现的话，应该怎样做呢。
据我目前了解，我首先要对A、B、C的概率分布做一个假设，然后再进行参数估计。不过希望能得到一个比较系统的处理方法，以及R的实现方法，当然matlab、python如果有更方便的包能够实现这个简单的例子，也请告诉我。谢谢各位。

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关键词：贝叶斯网络 贝叶斯网 贝叶斯 学习的 bnlearn 贝叶斯网络

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