1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述

1、 选题目的和意义：

机器学习是一门人工智能的科学，是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。近年来，机器学习被成功的应用于很多领域，从检测信用卡交易欺诈的数据挖掘程序，到获取用户阅读兴趣的信息过滤系统，机器学习成为国内外智能系统专家研究的热点。而贝叶斯网络正是机器学习的核心方法之一，也是不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一，更是最有代表性的智能信息处理模型。以贝叶斯理论为中心的贝叶斯网络在数据挖掘，人工智能，机器学习等领域出现的不确定性问题的解决上成为重要的方法之一，并在金融行业，医疗诊断，生物工程等方面被广泛使用。本文将对贝叶斯网络在金融行业商业银行的操作风险方面进行研究。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

问题一：整理已有的贝叶斯算法，对比各算法间适用性和优缺点

研究途径：

第一步，查找相关资料，整理出已有的贝叶斯学习算法。包括；贝叶斯最优分类器，gibbs算法，朴素贝叶斯分类器，em算法。