最优化技术在支持向量机研究中的应用收集了多篇关于最小二乘支持向量机的相关论文,并进行了打包分享。
最优化技术在支持向量机研究中的应用
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支持向量机, 一种基于统计学的新型机器学习和数据挖掘技术, 遵循结构风险最小化原则。金融时间序列数据通常具有非平稳性、复杂性、非线性以及噪声干扰, 传统预测方法难以取得令人满意的效果。本研究提出一种基于支持向量机的金融时间序列预测方法, 并将其应用于上证180指数预测。实验结果表明, 支持向量机方法能够有效地建模动态金融时间序列, 并取得良好的预测效果。
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SVM 有个核心原则叫做最大间隔,就是通过选取一个间隔最大的超平面来进行分类,这样能有效降低过拟合的风险。而且,支持向量离决策边界越近,它对分类结果的影响越大。所以,训练时找到合适的支持向量尤为重要。
说到核技巧,SVM 用得挺多的。最常用的包括线性核、多项式核和径向基函数核(RBF),每种核函数适应不同的数据情况,比如 RBF
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