基于支持向量机的银行贷款分类初步研究

内容提要	第1-7页
第1章 模式识别及学习问题概论	第7-19页
·机器学习概述	第7-8页
·模式识别概述	第8-12页
·模式识别的基本过程	第10-11页
·Bayes 判别法	第11-12页
·模式识别的一般理论	第12页
·统计学习理论简介	第12-19页
·经验风险最小化原则	第12-13页
·统计学习理论及其主要内容	第13-19页
第2章 支持向量机	第19-29页
·支持向量机概述	第19-20页
·线性支持向量机	第20-25页
·数据可分情况	第20-22页
·Karush-Kuhn-Tucker 条件	第22-23页
·数据不可分情况	第23-25页
·非线性支持向量机	第25-27页
·支持向量机的局限性	第27-29页
第3章 银行贷款五级分类模型	第29-32页
·银行信贷风险五级分类介绍	第29-31页
·数据提取	第31-32页
第4章 实验过程及结果分析	第32-46页
·实验算法分析	第32-34页
·非线性核函数中参数的确定与遗传算法	第34-39页
·实验过程	第39-40页
·实验结果与分析	第40-46页
·基于数据可分时的实验结果及分析	第40-41页
·基于数据不可分时的实验结果及分析	第41-46页
第五章 总结与展望	第46-48页
参考文献	第48-50页
摘要	第50-52页
Abstract	第52-55页
致谢	第55页