Apprentissage d'un réseau bayésien naïf

salut tout le monde,
j'ai un problème de classification et je suis obligé d'utiliser un réseau bayésien. Après des recherches j'ai trouvé que pour la classification on doit utiliser un réseau bayésien naïf ou un réseau bayésien augmenté par arbre ou par foret ou encore faire un apprentissage de structure.
Dans mon cas je veux commencer par un réseau bayésien naïf et après voir les autres méthodes pour comparer.
Mes questions sont les suivantes:
- Est ce qu'un réseau bayésien naïf nécessite un apprentissage de paramètres?
- Quels sont les étapes à suivre pour construire ce réseau sachant que mes données de classification sont continues?
- Existe-il une bibliothèque java permettant d’implémenter facilement ce genre de réseau (j'ai déjà penser à Encog)?
Merci d'avance ;)

Bon pour le moment j'ai réussi a répondre à la 1 ere question mais ce qui me reste c'est de savoir comment effectuer un apprentissage avec des données continues et aussi la question concernant la biblio java permettant de faire un apprentissage avec des données continues.