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文档简介

创新训练项目阶段性成果1、 项目名称智能证券分析交易系统2、 成员及学习方向李建强：期货专业知识杨 鹊：小波理论刘洁颖：赵英翠：支持向量机3、 各成员具体学习成果支持向量机赵英翠1、 基本思想 支持向量机是建立在统计学习理论和结构风险最小化原则基础上的，主要思想就是将输入空间中的非线性问题映射为高维特征空间里的线性问题，在高维特征空间中发现超平面并最大化超平面与支持向量之间的距离。2、 算法原理1) 样本线性可分：在样本空间中求解最大隔解2) 样本不是线性可分：通过恰当的核函数将样本集映射到高维空间，实现样本集的像在高维空间线性可分3、 支持向量机模型 设非线性映射为：即为特征空间，则在特征空间的回归函数为 （1）其中，为中的权向量，为维向量，为偏置，为内积。根据结构风险最小化原理，以及考虑函数复杂度和拟合误差，回归问题可以表示为下面的约束优化问题 （2） （3）式中，控制函数的复杂度，是常数，为惩罚系数，用来平衡函数的复杂度和拟合误差，为松弛因子。使用Lagrange乘子法原理求解上述优化问题，求得回归估计函数为 （4）其中为Lagrange乘子。选择径向基函数作为核函数，即
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