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創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目階段性成果1、 項(xiàng)目名稱智能證券分析交易系統(tǒng)2、 成員及學(xué)習(xí)方向李建強(qiáng)：期貨專業(yè)知識(shí)楊 鵲：小波理論劉潔穎：趙英翠：支持向量機(jī)3、 各成員具體學(xué)習(xí)成果支持向量機(jī)趙英翠1、 基本思想 支持向量機(jī)是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則基礎(chǔ)上的，主要思想就是將輸入空間中的非線性問(wèn)題映射為高維特征空間里的線性問(wèn)題，在高維特征空間中發(fā)現(xiàn)超平面并最大化超平面與支持向量之間的距離。2、 算法原理1) 樣本線性可分：在樣本空間中求解最大隔解2) 樣本不是線性可分：通過(guò)恰當(dāng)?shù)暮撕瘮?shù)將樣本集映射到高維空間，實(shí)現(xiàn)樣本集的像在高維空間線性可分3、 支持向量機(jī)模型 設(shè)非線性映射為：即為特征空間，則在特征空間的回歸函數(shù)為 （1）其中，為中的權(quán)向量，為維向量，為偏置，為內(nèi)積。根據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理，以及考慮函數(shù)復(fù)雜度和擬合誤差，回歸問(wèn)題可以表示為下面的約束優(yōu)化問(wèn)題 （2） （3）式中，控制函數(shù)的復(fù)雜度，是常數(shù)，為懲罰系數(shù)，用來(lái)平衡函數(shù)的復(fù)雜度和擬合誤差，為松弛因子。使用Lagrange乘子法原理求解上述優(yōu)化問(wèn)題，求得回歸估計(jì)函數(shù)為 （4）其中為L(zhǎng)agrange乘子。選擇徑向基函數(shù)作為核函數(shù)，即

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