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第1章 绪论
1.1 个人信用评估的发展历史、现状以及评估体系的建立
1.1.1 个人信用评估的发展历史和现状
1.1.2 个人信用评估体系的建立
1.1.3 建模时特征向量的选取和数值化
1.2 个人信用评估方法概述
1.3 论文的研究内容及组织结构
1.3.1 论文的研究内容
1.3.2 论文的组织结构
第2章 统计学习理论
2.1 结构风险最小
2.1.1 期望风险
2.1.2 经验风险
2.1.3 结构风险最小
2.2 VC维
2.2.1 VC维的定义
2.2.2 支持向量机的VC维
2.2.3 最大间隔与VC维的关系
2.3 本章小结
第3章 支持向量机理论与算法
3.1 支持向量机理论概述
3.2 支持向量机分类主要算法
3.3 多核支持向量机
3.3.1 MKL的表达式
3.3.2 MKL的算法
3.3.3 MKL的求解方法
3.4 数值试验
3.5 本章小结
第4章 主成分分析与数值试验
4.1 主成分分析
4.1.1 主成分分析的一般数学模型
4.1.2 主成分的性质
4.2 个人信用评估数组的主成分的提取
4.3 本章小结
第5章 PCA-SVM算法与SVM算法的比较
5.1 算法的比较
5.2 试验结论
5.3 本章小结
结束语
参考文献
致谢