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支持向量回归机研究及其应用
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支持向量回归机研究及其应用
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-9 页
1 绪论第9-27 页
　　1．1 数据挖掘与银行客户分析第9-12 页
　　　　1．1．1 客户关系管理概念第9 页
　　　　1．1．2 银行客户分析的必要性第9-11 页
　　　　1．1．3 数据挖掘的概念第11 页
　　　　1．1．4 数据挖掘为银行客户分析提供技术支持第11-12 页
　　1．2 支持向量机理论第12-18 页
　　　　1．2．1 统计学习理论与VC维理论第13-14 页
　　　　1．2．2 推广性的界第14 页
　　　　1．2．3 结构风险最小化原理第14-15 页
　　　　1．2．4 最优超平面第15-16 页
　　　　1．2．5 核函数第16-17 页
　　　　1．2．6 支持向量机的优势及应用意义第17-18 页
　　1．3 国内外研究情况综述第18-25 页
　　　　1．3．1 支持向量机分类算法第18-19 页
　　　　1．3．2 支持向量机回归算法第19-21 页
　　　　1．3．3 支持向量机算法综述第21-23 页
　　　　1．3．4 支持向量机应用综述第23-25 页
　　1．4 研究内容及论文结构第25-27 页
2 广义加权型支持向量回归机第27-34 页
　　2．1 问题的提出第27 页
　　2．2 模型描述第27-28 页
　　2．3 支持向量回归求解第28-30 页
　　2．4 解的推广情况第30-33 页
　　2．5 小结第33-34 页
3 多维输出问题的支持向量回归解决方案第34-39 页
　　3．1 多维输出问题第34-35 页
　　3．2 模型描述第35-36 页
　　3．3 解的描述第36-38 页
　　3．4 小结第38-39 页
4 支持向量方法在银行客户分析的应用研究第39-54 页
　　4．1 支持向量分类方法在银行客户个人信用评估中的应用第39-42 页
　　　　4．1．1 问题的提出第39 页
　　　　4．1．2 样本选择第39-40 页
　　　　4．1．3 数据预处理第40-41 页
　　　　4．1．4 训练检验第41-42 页
　　　　4．1．5 小结第42 页
　　4．2 支持向量分类方法在银行客户群体分类的应用第42-48 页
　　　　4．2．1 问题的提出第42-43 页
　　　　4．2．2 数据准备第43-44 页
　　　　4．2．3 数据预处理第44-45 页
　　　　4．2．4 数据规范化第45-46 页
　　　　4．2．5 训练检验第46-48 页
　　　　4．2．6 小结第48 页
　　4．3 多维输出的支持向量回归方法在银行客户盈利能力分析中的应用第48-54 页
　　　　4．3．1 问题的提出第48-49 页
　　　　4．3．2 数据准备第49-50 页
　　　　4．3．3 数据预处理及规范化第50-51 页
　　　　4．3．4 实验验证第51-53 页
　　　　4．3．5 小结第53-54 页
5 论文总结与展望第54-56 页
参考文献第56-59 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第59-60 页
致谢第60-61 页
大连理工大学学位论文版权使用授权书第61 页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。
 
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