贝叶斯网络的入门资料不少，但讲清楚又带案例的，Bayesian Networks With Examples in R.pdf算是比较靠谱的一个。

基于 R 语言的实现方式讲得挺细，不只是简单跑个包，还聊到了结构学习、参数估计，甚至连推理方法都有覆盖。适合想动手做点东西的你。

结构学习这块，用的也是常见的搜索评分算法，像hill-climbing、genetic algorithm这种，文档里都有。对了，马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）这类稍微复杂点的技巧也有讲，不过讲得还挺清楚，不会让人太懵。

顺手推荐你看下几个相关的 R 包，像bnlearn、gRain这些，基本都是玩贝叶斯网络的老朋友了。实际项目里，比如你要做医疗风险预测、金融风控，或者哪怕做个教育测试评分模型，都能派上用场。

有个小提醒，初学的话最好对条件概率和DAG 图稍微熟一点，不然看图容易一脸懵。如果你平时就用 R 数据，那上手这套内容还蛮顺的。

哦对了，文档还引用了好几本不错的参考书，像Bayesian Methods for Data Analysis、Introduction to Probability with R这些，建议你感兴趣的话可以翻翻。