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关于支持向量回归机的模型选择 总被引：28，自引：0，他引：28
支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新型的机器学习方法。模型选择是设计支持向量机的重要内容之一。本文在分析用于回归的支持向量机原理的基础上,分别从核函数的选择、模型参数的作用、模型参数的调整方法等模型选择方面进行了综述,并讨论了模型选择的优缺点,最后指出在实际应用中常见的核函数和模型参数调整方法。 相似文献
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针对传统的支持向量机在分类中不能够逼近任意的分类界面,而造成分类精度低的问题,本文在传统的支持向量机核函数基础上,提出了一种基于遗传算法优化的支持向量机结构模型,并将该方法应用在DNA序列分类上。实验结果表明了本文算法在同等条件下要比传统的SVM分类方法具有更加优越的特征提取性能。 相似文献
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支持向量机在机器学习中表现良好。基于径向基(RBF)核的支持向量机的分类和回归性能受其核参数的影响。为了获得最优的分类和回归预测结果,选择合适的核参数设置对提高分类和回归预测的准确度非常重要。本文使用网格搜索算法、遗传算法、粒子群优化算法分别进行径向基(RBF)核参数寻优。对比实验表明,网格搜索算法具有一定优势。 相似文献
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基于支持向量机的外贸企业客户分类方法应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文综合了销售量和净现值两个方面作为客户价值分类技术指标,将支持向量机用于外贸公司的客户类别的识别,同时采用了支持向量机模型中的一些核函数对样本进行学习分类,对它们的分类结果进行了比较。实证分析表明：分类指标的确定是有效的;支持向量机采用参数为1时的径向基核函数具有较好的分类效果,分类结果精度、召回率、F-measure分别达到0．85、0．8、0．83。 相似文献
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模糊支持向量机（FSVM）具有很好的抗噪声能力,受到了很多专家的重视。然而模糊支持向量机算法的时间复杂度通常较高。针对这一不足,本文提出了一种基于核聚类的模糊支持向量机算法。首先根据核聚类算法对每一类原始样本进行聚类,然后对每一簇求样本中心,用样本中心作为新的样本点替换该类别的原始样本。最后本文算法利用中心距离型计算新样本的模糊权重,并利用模糊支持向量机算法进行求解。实验充分验证了本文算法相对于传统模糊支持向量机方法具有更快的分类速度。 相似文献
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提出了一种将核Fisher鉴别分析特征抽取与多分类支持向量机算法结合的网络入侵检测技术,扩展了二分类支持向量机,利用经过核Fisher鉴别分析特征抽取后的训练数据构造优化的决策树,从而实现支持向量机的多分类.实验结果表明该算法能够提高检测正确率,同时降低训练时间,取得了良好的效果. 相似文献
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支持向量机在处理分类问题时有着其特有的优势,其分类结果与参数和核函数有关,它们决定着支持向量机的学习能力和推广能力。本文在考虑核函数及其性质的基础上,使用一种新的组合核函数方法,对全局核函数和局部核函数利用线性组合的方法来进行个人信用的评估,并在数据集Australian和Germany上加以实例验证。结果表明：组合核函数的支持向量机优于单一的支持向量机。 相似文献
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[研究目的]为提高人工分类效率,降低因分类人员主观知识结构和客观环境因素影响导致的分类错误率,本研究构建了基于层次分类器的专利文本分类模型。[研究方法]随机抽取A、D、E、H4个部中的4000条中文发明专利,以其名称和摘要数据为实验对象,通过文本预处理及文本特征表示后,基于KNN、支持向量机、Rocchio和朴素贝叶斯4种机器学习模型,分别探索IPC部、大类、小类和大组层次上的最佳分类模型及其组合。[研究结论]实验结果显示,层次结构可有效改善平面分类模型的性能,层次组合模型比层次单一模型拥有更高的分类准确率,各层次的最优分类模型分别是：支持向量机(部)、Rocchio+支持向量机(大类)、Rocchio+朴素贝叶斯+支持向量机(小类)、KNN+朴素贝叶斯+支持向量机+支持向量机(大组)。 相似文献
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财政收支趋势预测具有重要应用价值.本文建立了财政收入回归支持向量机的时闻预测模型,并以贵州地方财政收入为例,对采集到的数据进行归一化处理后,分别采用RBF核函数和Linear核函数的支持向量机和时问序列模型对数据进行应用,以1980-2001年的数据为拟合数据,以2002-2007年的数据为预测数据,比较相对误差,得出采用径向量核函数的支持向量机回归预测的结果准确度高. 相似文献
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传统支持向量机应用于财务困境预测时,需要求解复杂的二次规划问题,求解难度大。而最小二乘支持向量机模型可以将二次规划问题变成一个线性方程组来求解,有效降低了模型求解的难度。尤其是将遗传算法应用于最小二乘支持向量机模型参数和核参数的优化时,显著提高了模型预测的正确率。本文从沪深两市随机抽取了2002年-2007年252家A股上市公司作为研究样本,并把研究样本分为两组,对这两组样本数据分别进行了短期及中长期预测。实证结果表明,基于遗传算法的最小二乘支持向量机模型的预测效果不但好于传统统计类Logit模型,也优于传统支持向量机模型。短期预测效果显著优于中长期预测效果,训练样本数直接影响到模型的预测效果,二者呈正相关关系。 相似文献
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决策支持系统是跨学科的综合体系,涉及机器学习理论。支持向量机是近几年发展起来的学习方法,它是利用最优分类面（线）将两类样本在特征空间或输入空间中无错误地分开,而且要使两类的分类空隙最大。然而当两类中的样本数量差剐悬殊时,支持向量机的分类能力会下降。为了解决此问题,本文提出了一种改选的支持向量机算法,在所开发的医学决策支持系统上的应用表明,此方法在解决两类样本数量十分不均衡问题时有着很强的分类能力,不失为一种有效的决策分析工具。 相似文献
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随着电子商务的迅速发展，推荐系统与算法已经成为理论研究的热点。支持向量机是一种强大的分类工具，由其衍生出的支持向量机回归方法能很好地解决非线性回归问题。文中以电影推荐为例，引入支持向量机回归方法来分析项目的内容，构建用户模型，进而给出推荐。实验结果和理论分析表明这种推荐算法与传统协同过滤算法相比，能够明显提高推荐精度，并显著缩短了推荐所需时间；在大样本量情况下也能同样高效。 相似文献
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支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论基础上的一种通用的研究机器学习规律的方法。它具有很强的学习能力和泛化能力,可以有效地处理分类,回归等问题。SVM在处理非线性问题时,通过使用一个核函数来解决复杂计算问题。最小二乘支持向量机(LS_SVM)是SVM的一种改进,它提高了求解问题的速度和收敛精度。本文以太阳黑子为数据集,基于LS_SVM工具,使用了支持向量回归算法(SVR),实现了太阳黑子活动的预测。 相似文献
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信息技术迅猛发展,市场竞争激烈,导致互联网企业信用风险加剧。文章针对我国互联网上市企业建立了麻雀搜索优化支持向量机(SSA-SVM)的信用评估模型,针对样本不均衡问题,以召回率和准确率协同作为模型的主要评估指标,对我国互联网上市企业信用风险进行评估,与传统支持向量机、逻辑回归、随机森林模型进行对比,得出SSA-SVM模型最优。 相似文献
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为了提高文本分类的准确性和效率,提出了一种基于潜在语义分析和超球支持向量机的文本分类模型.针对SVM对大规模文本分类时收敛速度较慢这一缺点,本文将超球支持向量机应用于文本分类,采用基于增量学习的超球支持向量机分类学习算法进行训练和分类.实验结果表明,超球支持向量机是一种解决SVM问题的有效方法,在文本分类应用中具有与SVM相当的精度,但是明显降低了模型复杂度和训练时间. 相似文献
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基于支持向量机的股票投资价值分类模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文遵循价值投资理念,建立基于支持向量机的股票投资价值分类模型。首先随机抽取500支A股股票作为样本,并选取对股票投资价值影响显著的财务指标构造样本特征集,然后采用支持向量机方法建立股票投资价值分类模型,最后将其与BP神经网络和RBF神经网络相比较,结果表明支持向量机的分类效果和泛化能力最优。 相似文献