支持向量机

信用评价与股市预测模型研究及应用 : 统计学、神经网络与支持向量机方法.pdf

本书介绍了当前国际上常用的三种信用评级建模方法,详细介绍了各种方法的研究背景,建立了五种神经网络信用评价模型,以及两种支持向量机方法,并利用这九种方法进行了两类模式分类及三类模式分类。最后探讨了各种方法在我国股市波动预测中的应用。

支持向量机建模及应用.pdf

本书在支持向量机学习框架下,通过融合新的理论和机器学习研究成果,系统阐述了支持向量机的建模方法,探索了解决支持向量机的模型选择、效果加速、泛化能力提高、应用范围拓展等问题的新途径。

稀疏表示及模糊支持向量机在卫星云图处理中的应用.pdf

本书从卫星云图处理的研究现状出发,运用现代信息技术与大气科学交叉互补的研究思路,介绍了稀疏表示和模糊支持向量机理论及其在卫星云图处理中的若干应用。书中采用不确定性理论及机器学习法,开展了卫星云图降噪、多通道云图融合、卫星云图超分辨率、云类识别、云图检索等方面的研究,以期提高气象业

不确定统计学习理论与支持向量机.pdf

本书系统地介绍了不确定统计学习理论与支持向量机,除扼要介绍国内外其他学者的研究成果外,主要介绍作者已公开发表的系列研究工作.主要内容包括:广义不确定集、广义不确定测度与广义不确定变量、不确定学习过程的一致性、不确定学习过程收敛速度的界、控制不确定学习过程的推广能力、概率测度空间上

支持向量机的算法设计与分析.pdf

本书首先介绍了核函数的概念;然后从几何直观的角度介绍了建立二分类模型和回归模型过程中所取得的理论成果;最后对于分解算法、最小二乘支持向量机、多分类、模糊支持向量机、在线学习和大规模分类相关的优秀成果进行了归纳和整理,从数学上对相关算法的原理进行了详细分析。

支持向量机 : 理论、算法与拓展.pdf

本书以分类问题(模式识别、判别分析)和回归问题为背景,介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明。

高光谱遥感影像分类与支持向量机应用研究.pdf

全书介绍了高光谱遥感影像常用的分类器,探讨了高光谱遥感影像分类中的降维处理与特征提取方法,包括主成分分析、独立成分分析、最大噪声分离等降维方法以及常用特征选择算法、光谱和纹理特征提取方法等;通过介绍支持向量机的基本原理及其用于高光谱遥感影像分类的策略,重点研究支持向量机核函数设计

蛋白质结构预测 : 支持向量机的应用.pdf

本书共分8章,阐述三部分内容,包括生物信息学基本知识、蛋白质结构预测基本知识、蛋白质二级结构和结构域预测技术、支持向量机算法以及相应软件的使用方法和实验步骤。