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文檔簡介

創(chuàng)新訓(xùn)練項目階段性成果1、 項目名稱智能證券分析交易系統(tǒng)2、 成員及學(xué)習(xí)方向李建強：期貨專業(yè)知識楊 鵲：小波理論劉潔穎：趙英翠：支持向量機3、 各成員具體學(xué)習(xí)成果支持向量機趙英翠1、 基本思想 支持向量機是建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則基礎(chǔ)上的，主要思想就是將輸入空間中的非線性問題映射為高維特征空間里的線性問題，在高維特征空間中發(fā)現(xiàn)超平面并最大化超平面與支持向量之間的距離。2、 算法原理1) 樣本線性可分：在樣本空間中求解最大隔解2) 樣本不是線性可分：通過恰當(dāng)?shù)暮撕瘮?shù)將樣本集映射到高維空間，實現(xiàn)樣本集的像在高維空間線性可分3、 支持向量機模型 設(shè)非線性映射為：即為特征空間，則在特征空間的回歸函數(shù)為 （1）其中，為中的權(quán)向量，為維向量，為偏置，為內(nèi)積。根據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理，以及考慮函數(shù)復(fù)雜度和擬合誤差，回歸問題可以表示為下面的約束優(yōu)化問題 （2） （3）式中，控制函數(shù)的復(fù)雜度，是常數(shù)，為懲罰系數(shù)，用來平衡函數(shù)的復(fù)雜度和擬合誤差，為松弛因子。使用Lagrange乘子法原理求解上述優(yōu)化問題，求得回歸估計函數(shù)為 （4）其中為Lagrange乘子。選擇徑向基函數(shù)作為核函數(shù)，即

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