多类支持向量机分类技术及实证

发布时间：2017-12-28 10:41

  本文关键词：多类支持向量机分类技术及实证　出处：《统计与决策》2015年19期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：文章创新性地应用多类支持向量机技术,以深圳证券交易所中小企业板块信息技术行业的上市公司为例,分类识别这些中小企业的信用水平差异,并针对综合评价问题,提出相关政策建议。
[Abstract]:This paper applies multi class support vector machine technology innovatively, taking the listed companies in the information technology industry of Shenzhen stock exchange as an example, classifying and identifying the credit level differences of these SMEs, and putting forward relevant policy recommendations for the comprehensive evaluation.
【作者单位】： 暨南大学经济学院统计学系;
【基金】：国家社会科学基金资助项目(10BJY050)
【分类号】：F276.3;F224
【正文快照】： 0引言支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是由Vapnik与其领导的贝尔实验室研究小组开发研究的一种新的机器学习技术,诞生于20世纪60年代,成熟于90年代中期,成为机器学习领域新的研究热点,已被广泛运用于航空、医疗、水利、金融等相关领域。支持向量机模式识别准确率

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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1 侯澍e，

本文编号：1345623