本文介绍了如何在Python中利用第三方库构建和操作贝叶斯网络。通过一个简单的例子展示了如何定义变量间的依赖关系，计算边缘概率和条件概率分布，为理解和应用贝叶斯网络提供基础。
贝叶斯网络（Bayesian Network）是一种概率图模型，用于建模变量之间的依赖关系。它由节点和有向边组成，节点表示随机变量，有向边表示变量之间的依赖关系。在Python中，我们可以使用第三方库 pgmpy 来构建和操作贝叶斯网络。
首先，我们需要安装 pgmpy 库。可以使用以下命令在命令行中进行安装：
pip install pgmpy
安装完成后，我们可以开始构建贝叶斯网络并进行推理。以下是一个简单的示例，假设我们有两个随机变量 A 和 B，其中 B 依赖于 A。
from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.factors.discrete import Tabu
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