期刊文章详细信息
基于支持向量机的商业银行信用风险评估
Credit Risk Assessment in Commercial Banks Based on SVM
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]郑州工程学院计算机科学系,郑州450052
基 金：河南省科技攻关项目(编号:0224010011)
年 份：2004
卷 号：40
期 号：31
起止页码：176-178
语 种：中文
收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要：支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是在经验风险最小化原理上发展出的一种新的机器学习技术,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。论文首先详细介绍了支持向量机的线性和非线性分类算法,然后将支持向量机非线性分类器应用于银行信用风险的评估中,最后分析对比了选用不同核函数和参数的实验结果。
关 键 词：支持向量机 核函数 惩罚因子 信用风险
分 类 号：TP301]
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