多类分类支持向量机在信用评级领域的应用及核参数选择研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·国内外相关文献综述 | 第12-13页 |
| ·本文主要内容和组织结构 | 第13-15页 |
| ·课题的提出和意义 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 支持向量机发展史与应用综述 | 第15-40页 |
| ·支持向量机的定义和表达 | 第15-28页 |
| ·机器学习 | 第15-17页 |
| ·统计学习理论 | 第17-22页 |
| ·支持向量机原理 | 第22-28页 |
| ·核 | 第28-32页 |
| ·核函数定义 | 第28-30页 |
| ·核构造 | 第30-31页 |
| ·常用核函数 | 第31-32页 |
| ·多类分类支持向量机 | 第32-39页 |
| ·“一类对余类”算法 | 第33页 |
| ·“一对一”算法 | 第33-34页 |
| ·基于二叉树结构的多类分类算法 | 第34-36页 |
| ·纠错输出编码方法 | 第36页 |
| ·直接确定多类目标函数 | 第36-38页 |
| ·决策有向无环图算法 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 信用评级分析 | 第40-47页 |
| ·信用评级概述 | 第40-43页 |
| ·信用评级的必要性 | 第40-41页 |
| ·我国目前的信用评级现状 | 第41-42页 |
| ·信用评级体系 | 第42-43页 |
| ·评级决策支持系统 | 第43-45页 |
| ·评级决策支持系统建立 | 第43-44页 |
| ·评级决策支持系统实现方法 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 多类分类支持向量机在评级领域的应用比较 | 第47-61页 |
| ·实验方法及工具 | 第47页 |
| ·“一类对余类”算法实验 | 第47-49页 |
| ·算法过程 | 第48页 |
| ·输出结果分析 | 第48-49页 |
| ·改进的层次多类分类向量机实验 | 第49-53页 |
| ·层次支持向量机 | 第49-50页 |
| ·算法设计 | 第50-51页 |
| ·输出结果分析 | 第51-53页 |
| ·纠错编码支持向量机实验 | 第53-59页 |
| ·算法框架 | 第53-54页 |
| ·编码方式 | 第54-57页 |
| ·训练过程 | 第57页 |
| ·解码方式 | 第57-58页 |
| ·输出结果分析 | 第58-59页 |
| ·性能比较 | 第59-60页 |
| ·分类效果 | 第59-60页 |
| ·时间性能 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 核函数选取及核参数对分类结果的影响分析 | 第61-70页 |
| ·各种核函数分析 | 第61-65页 |
| ·多项式核 | 第61-63页 |
| ·Mercer核 | 第63-64页 |
| ·正定核 | 第64页 |
| ·Gauss径向基核 | 第64-65页 |
| ·核函数选择对分类效果的影响 | 第65页 |
| ·核函数参数的选取 | 第65-66页 |
| ·结果分析 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第六章 结论与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
