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贝叶斯网络的学习（Learning）旨在从数据中获取网络的结构（有向无环图，DAG）和参数（条件概率分布），是连接领域知识与数据驱动推理的关键环节。其核心任务分为结构学习（Structure Learning）和参数学习（Parameter Learning），二者相互关联，通常需结合先验知识和观测数据迭代优化。以下是详细解析：
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