基于SVM_AdaBoost模型的股票涨跌实证研究



基于SVM_AdaBoost模型的股票涨跌实证研究

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基于SVM_AdaBoost模型的股票涨跌实证研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章绪论	第9-16页
· 研究背景与意义	第9页
· 股市常用的预测方法	第9-12页
· 两类机器学习方法	第12-15页
· 支持向量机理论综述	第12-13页
· AdaBoost 算法综述	第13-14页
· 两种方法的结合研究近况	第14-15页
· 本文主要研究思路和章节安排	第15-16页
第二章统计学习理论	第16-22页
· 统计学习理论概述	第16页
· 统计学习理论研究内容	第16-22页
· 学习一致性及条件	第16-18页
· 推广性的界	第18-20页
· 结构风险最小化	第20-22页
第三章支持向量机理论	第22-35页
· 最优分类超平面	第22页
· 支持向量分类机	第22-26页
· 构造线性可分超平面	第22-25页
· 非线性可分支持向量机	第25页
· 核函数	第25-26页
· 最小二乘支持向量分类机	第26-27页
· 核函数的选择以及参数选择	第27-30页
· RBF-LSSVM 对股票涨跌分类的结果与分析	第30-35页
第四章 ADABOOST 理论及其分析	第35-40页
· ADABOOST 算法数学概述	第35页
· ADABOOST 算法	第35-40页
· AdaBoost 算法基本流程	第35-37页
· AdaBoost 算法的误差上界	第37-39页
· AdaBoost 算法的优缺点	第39-40页
第五章 SVM_ADABOOST 理论	第40-46页
· SVM_ADABOOST 模型	第40页
· SVM_ADABOOST 算法步骤	第40-41页
· 弱分类器的评价与模糊聚类	第41-46页
· 弱分类器的评价	第41-44页
· 模糊k-均值聚类	第44-46页
第六章基于 SVM_ADABOOST 模型的股票实证	第46-55页
· 模型评价指标	第46-47页
· 构造多样性的弱分类器	第47-48页
· 股市涨跌分类预测实证	第48-55页
· 计算弱分类器的阀值	第48-50页
· 组合 SVM_AdaBoost 与 LSSVM 性能比较	第50-55页
第七章结论以及展望	第55-58页
· 结论	第55-56页
· 展望	第56-58页
附录	第58-60页
参考文献	第60-65页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第65-66页
致谢	第66-67页
附件	第67 页

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