基于股票财务数据的贝叶斯网络的参数学习

• 作者: 张莹
• 来源期刊: 高师理科学刊
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 参数估计 最大似然估计 贝叶斯估计 EM算法
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 23-27,31
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2945字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9831.2017.01.006

摘要

研究了基于最大似然估计、贝叶斯估计与EM算法的贝叶斯网的参数学习.选取上市公司的10个股票财务变量构建贝叶斯网络,利用创建好的贝叶斯网络进行统计推断.对比最大似然估计和贝叶斯估计得到的参数值并展示EM算法不同迭代次数时的指数似然值,把EM算法得到的CPT表和最大似然估计的值相比较,对比较得到的结果进行归纳与分析.为基于不同算法的贝叶斯网络的参数学习提供了实证分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张莹	华南理工大学数学学院	9	28	3.0	5.0