본 논문은 연속 관찰 데이터에서 베이지안 네트워크를 학습하기 위한 새로운 좌표 하강 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 점근적으로 최적의 목적 함수 값을 달성하고 유한 표본 통계적 일관성 보장을 제공한다.
