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界面友好，可视化操作。

可以通过样本数据学习网络参数，支持读取多种格式的样本数据文件。

可视化添加有向边约束等。

贝叶斯网络（Bayesian Network）是一种用于建模概率推理的图形化模型。它使用图形表示变量之间的依赖关系，其中节点表示随机变量，有向边表示变量之间的条件依赖关系。

贝叶斯网络采用贝叶斯定理和概率图模型的理论基础，用于描述变量之间的概率依赖关系，并通过给定一些观测数据来推断未观测变量的概率分布。

这种网络结构可以帮助我们理解变量之间的因果关系和条件依赖关系。对于给定的观测数据，贝叶斯网络可以用于计算其他变量的后验概率分布，从而进行概率推断、预测和决策。

贝叶斯网络在许多领域都有广泛应用，包括医学诊断、自然语言处理、机器学习、风险分析等。它不仅可以用于推断概率分布，还可以用于探索因果关系、处理缺失数据和进行决策分析，是一个强大的工具。