支持向量机发展历程及其应用 |
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作者姓名: | 李召桐 |
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作者单位: | 首都经济贸易大学管理工程学院 |
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摘 要: | 股票投资作为一种常见的投资方式,其投资方法也日新月异。越来越多的投资分析师利用计算机分析数据的优势来进行股票交易。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为一种数据挖掘技术,在高维、非线性、过拟合等问题上具有较强处理能力,在股价预测方面表现出特有优势。系统论述了支持向量机的发展及其在预测领域中的应用,并构建SVM股票预测模型,运用股票数据对股票进行涨跌情况预测,通过选取核函数以及调整参数,并计算准确率、精确度、召回率、F1值等预测模型评估指标,分别进行SVM模型和SVM_RBF模型构建及模型效果评估。
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关 键 词: | 支持向量机 股价预测 核函数 |
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