后验概率支持向量机在企业信用评级中的应用

摘要：

在支持向量机(Support Vector Machine)的分类问题中,训练样本的分类信息总是确定的,由此得到的分类指示函数也总是对新样本给出确定的分类信息,但是这种情况对一些不确定性问题并不恰当.利用贝叶斯规则,将样本的后验概率与传统支持向量机结合,得到了基于后验概率的支持向量机.在具体的算法上,引入了一个经验性的方法得到样本的后验概率.以某评级机构提供的企业信用评估数据库为研究对象.

关键词：关键词、支持向量机、后验概率、贝叶斯、非确定性问题、企业信用评级

所属期刊栏目：25

分类号：TP391;F830(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2008-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：256-258