硕士论文-支持向量机的渐近统计性质及其应用
- 资源类别：论文
- 资源分类：文化课
- 适用专业：统计学
- 适用年级：大学
- 上传用户：宇云D
- 文件格式：caj
- 文件大小：1.88MB
- 上传时间：2024/11/7 21:23:22
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资料简介
支持向量机的渐近统计性质及其应用，硕士学位论文，共84页。
【摘要】 本文主要针对支持向量机的渐近统计性质展开讨论.首先,介绍了支持向量机及一些相关概念,分析了研究现状.其次,在样本变换的基础上,定义了单变量加权支持向量机的平均推广误差E(|θL-θR|/2π).并在样本容量和支持向量个数均充分大的情况下,研究了θL-θR的渐近分布,进而得到了平均推广误差的收敛上界.随之,选取三种常见的权重：等权重、分式权重和指数权重,计算了相应情况下的平均推广误差,并使用随机数据进行了模拟,取得了与理论结果一致的结论.除此之外,本文还把统计建模方法与支持向量机相结合,在量化投资领域进行了实例分析.基于2007-2015九年的上证综指日度数据,通过变量选择和参数筛选等步骤,以支持向量机为核心构建了一个股票指数涨跌分类预测模型,并取得了很好的收益结果.
【关键词】 支持向量机； 加权； 平均推广误差； 渐近分布； 收敛上界； 量化投资；
【摘要】 本文主要针对支持向量机的渐近统计性质展开讨论.首先,介绍了支持向量机及一些相关概念,分析了研究现状.其次,在样本变换的基础上,定义了单变量加权支持向量机的平均推广误差E(|θL-θR|/2π).并在样本容量和支持向量个数均充分大的情况下,研究了θL-θR的渐近分布,进而得到了平均推广误差的收敛上界.随之,选取三种常见的权重：等权重、分式权重和指数权重,计算了相应情况下的平均推广误差,并使用随机数据进行了模拟,取得了与理论结果一致的结论.除此之外,本文还把统计建模方法与支持向量机相结合,在量化投资领域进行了实例分析.基于2007-2015九年的上证综指日度数据,通过变量选择和参数筛选等步骤,以支持向量机为核心构建了一个股票指数涨跌分类预测模型,并取得了很好的收益结果.
【关键词】 支持向量机； 加权； 平均推广误差； 渐近分布； 收敛上界； 量化投资；
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- 硕士论文-支持向量机的渐近统计性质及其应用
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