检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘春苗[1]
机构地区:[1]黑龙江科技学院,哈尔滨150027
出 处:《科技和产业》2012年第6期59-62,共4页Science Technology and Industry
摘 要:本项目侧重于研究支持向量机在房地产投资项目中的风险预测与分析的应用。支持向量机是基于统计学习理论和结构风险最小原则基础上的新型机器学习技术。通过选取惩罚系数C和核函数,经过模型初步评价的风险能够和最终数据模拟结果相一致。This study researches on the application of SVM in real estate investment project risk forecasting and analysis. Support vector machine (SVM) is a novel machine learning technique based on the statistic learning theory (SLT) and structure risk minimization (SRM) principle. Through selecting castigatory parameter C and kernel function, the evaluated risk can be proved that it is consistent with the data tendency through simulation. Through the positive research the SVM algorithm can be shown very good forecasting ability in the risk predicting field
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