支持向量機算法及其金融應用

內容概要

　　本書綜合了大量國內外的最新資料和作者的研究成果，有選擇地介紹了支持向量機的一些算法和應用。全書從結構上分為三篇：第一篇介紹了支持向量機的一些概念；第二篇具體介紹了一些支持向量機的算法，包括支持向量機的結構修剪方法、粗略刪除支持向量的方法、特征空間橢圓模式挖掘、在特征空間和經驗圖中的訓練算法、奇偶校驗問題的一些解法，并研究了支持向量機超曲面對兩類樣本的分隔問題。第三篇主要討論了支持向量機的應用問題，包括互聯網金融信息時間序列、股價預測等問題，以及互聯網金融信息分析系統的介紹。

作者簡介

　　梁循，中國人民大學信息學院經濟信息管理系教授、博導。在數據挖掘和金融信息系統領域學習工作20余年，積累了較豐富的學習和研究經驗。在清華大學計算機應用專業(yè)獲博士學位、斯坦福大學經濟專業(yè)獲碩士學位。曾在北京大學計算機所、加拿大Univ
of New
Brunswick計算機系完成兩站博士后研究。曾在美國硅谷高科技公司任CTO等職、洪堡學者。曾主持863項目、及多項國家自然科學基金項目。曾開設課程《網絡金融》、《高級網絡金融》、《商務建模與商務智能》等。
　　出版著作教材7部，發(fā)表論文100余篇，其中30余篇被SCI索引，包括IEEE Transactions on Neural
Networks、Pattern Recognition Letters、Electronic Commerce Research
and Applications、Neurocomputing、International Journal of Neural
Systems等。任IEEE Senior
Member、系統工程學會社會經濟系統專業(yè)委員會理事、優(yōu)選法統籌法及經濟數學研究會理事，及多個國內國際會議委員和分會主席等。

書籍目錄

緒論篇
　第1章　緒論
 　1．1 概述
　 1．2　線性可分問題的SVM方法
 　1．3　線性不可分問題的SVM方法
　 1．4　核函數
 　1．5　支持向量及非支持向量和超平面的關系
　 1．6　SVM的模型選擇問題
 　1．7　SVM與解非線性方程組
　 1．8　決策函數、Fisher判別和Rayleigh商
 　1．9　Libsvm仿真平臺
算法篇
應用篇
參考文獻

圖書封面

圖書標簽Tags

無

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