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翻译样例: 信用风险评估、定价及信用保证金对投资组合的影响
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模糊支持向量机基本原理:

异类训练样本由于其被赋予了较小的隶属度,其产生的距离误差相对其它正常样本比例缩小,从而减少了其过度拟合的影响,降低了机器学习对异类样本的敏感性。(Huang和Liu,2002与Lin和Wang,2002)。

1. 先用异类探测程序检测每个训练样本的异类程度。

2. 根据样本的异类程度决定每个样本的隶属度(相对于原类)。

3. 对每个样本的误差项依据其隶属度赋权加总。

双向加权模糊支持向量机(B_FSVM):

在信用评估中,并不能判定某客户是绝对好客户,他一定能按时偿付债务;另一个是绝对坏客户,他一定会拖欠债务。好坏客户只是违约概率上的大小不同,最佳信用客户也完全可能拖欠债务。

双向加权模糊支持向量机(B_FSVM)把每一个训练样本同时作为信用良好客户样本与信用较差客户样本,并赋予不同的隶属度。运用这种技术,我们希望既能保持以前的模糊支持向量机的克服过度拟合的优点,又能充分利用有限样本,增加其分类推广能力。在以往的模糊向量机模型中,每一个训练样本给目标函数中的总误差项贡献一份误差,而在新模型中每一个训练样本贡献两个误差。

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