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具有隐藏变量贝叶斯网学习算法的研究的任务书
任务背景：
贝叶斯网（BayesianNetwork）是一种统计学上常用的概率图模型。在贝叶斯网中，变量之间的关系可以用一个有向无环图（DAG）来表示。贝叶斯网中的变量可以分为两种类型，一种是隐变量，也叫做未被观测到的变量，另一种是显变量，也叫做被观测到的变量。
在实际应用中，贝叶斯网常常需要学习未被观测到的变量，这就需要用到隐藏变量贝叶斯网学习算法。隐藏变量贝叶斯网学习算法是一种求解隐变量贝叶斯网结构和参数的方法。
任务内容：
本研究任务的主要目标是研究隐藏变量贝叶斯网学习算法，探讨该算法在实际应用中的作用和优势。具体任务内容包括：
1.研究隐藏变量贝叶斯网学习算法的原理和方法，了解该算法的核心思想和关键技术。
2.了解当前隐藏变量贝叶斯网学习算法的发展状况和最新研究成果。
3.探讨隐藏变量贝叶斯网学习算法在实际应用中的作用和优势，分析该算法的局限性和改进空间。
4.尝试使用某个开源工具（例如PyMC3、PGMpy等）对现有数据进行建模和分析，同时比较不同模型的性能表现，评估相应算法的优劣势。
5.撰写研究报告，详细阐述研究中的理论、方法、实验与分析，同时提出相关建议和推荐。
任务成果：
1.研究报告一份，包括研究背景、研究目的、研究方法、实验结果和分析、结论以及参考文献等内容，全面反映本研究的过程和成果。
2.使用开源工具（例如PyMC3、PGMpy等）建立的相应数据模型和分析结果，详细说明模型建立过程和参数调整方法，同时分析不同模型在实际应用中的优劣势。
3.研究过程中涉及的算法代码和数据处理程序，方便其他人员进行复现以及模型优化和推进。