这个贝叶斯网络的第三种学习结构的方法

就是在传说中的后验分布中，选取一个马尔可夫链，同时这个后验分布是一个稳定的分布，先验分布选用了狄立克莱分布
如何将这个MCMC应用到贝叶斯网络的构造上？
先得一个贝叶斯网络如下：
首先根据各节点的条件独立性，构造一个无向图，根据互信息进行计算
然后确定边的方向

然后将这个图图做为马尔可夫链初始状态，使用MH算法在不产生环的情况下，进行改练弧的操作，根据接受率，来得到下个状态。
在构造过程要记得验证马尔可夫链的合法性，防止环的产生。
最后得到一个接受率最低的图

哈哈