【摘要】：支持向量機(jī)(SVM)是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。它基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則,能有效地解決過(guò)學(xué)習(xí)問(wèn)題,具有良好的推廣性和分類精確性。在項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理中,風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別是很重要的一個(gè)步驟,如果風(fēng)險(xiǎn)不能被識(shí)別,那么我們就不能對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)移、控制或管理。針對(duì)該問(wèn)題,本文提出了一種新的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法-支持向量機(jī),利用該方法對(duì)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別進(jìn)行了研究,并取得了很好的識(shí)別效果。
[Abstract]:Support vector machine (SVM) is a new machine learning method developed on the basis of statistical learning theory. Based on the principle of structural risk minimization, it can effectively solve the problem of overlearning and has good generalization and classification accuracy. Risk identification is an important step in project risk management. If the risk can not be identified, then we can not transfer, control or manage the risk. In order to solve this problem, a new risk identification method, support vector machine (SVM), is proposed in this paper.
【作者單位】： 天津財(cái)經(jīng)大學(xué)企管系 河北農(nóng)業(yè)大學(xué)
【分類號(hào)】：F224

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2368880