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支持向量机的渐近统计性质及其应用

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 引言第8-12页
    §1.1 研究背景第8页
    §1.2 支持向量机概述第8-9页
    §1.3 量化投资概述第9-10页
    §1.4 本文的研究目的及成果第10-12页
第二章 支持向量机及相关概念第12-24页
    §2.1 支持向量机第12-19页
        2.1.1 最大边界分类器第12-14页
        2.1.2 支持向量分类器第14-16页
        2.1.3 支持向量机第16-19页
    §2.2 v-支持向量机第19-20页
    §2.3 Convex Hull and Reduced Convex Hull第20-22页
    §2.4 Learning Curves第22-24页
第三章 平均推广误差第24-32页
    §3.1 样本变换第24-30页
    §3.2 平均推广误差的定义第30-32页
第四章 平均推广误差的渐近性质第32-40页
    §4.1 Θ_L-Θ_R的分布第32-35页
    §4.2 平均推广误差的收敛速度第35页
    §4.3 三种权重下平均推广误差的收敛速度第35-40页
        4.3.1 等权重第36-37页
        4.3.2 分式权重第37-38页
        4.3.3 指数权重第38-40页
第五章 随机模拟第40-44页
    §5.1 等权重第40-41页
    §5.2 分式权重第41-42页
    §5.3 指数权重第42-44页
第六章 支持向量机在股票市场中的应用第44-54页
    §6.1 模型概述第44-45页
    §6.2 变量选择第45-47页
    §6.3 参数筛选与建模构建第47-52页
        6.3.1 5-变量模型第48-50页
        6.3.2 10-变量模型第50-52页
    §6.4 本章小结第52-54页
第七章 研究不足与展望第54-56页
参考文献第56-59页
致谢第59页

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