影响个人信用的因素很多。 将套索技术引入个人信用评估，分别建立套索逻辑，套索支持向量机和组套索逻辑模型。 变量选择和参数估计也同时进行。 根据某贷款平台的个人信用数据集，可以通过实验得出结论，与全变量Logistic模型和逐步Logistic模型相比，Group Lasso-Logistic模型的变量选择能力最强，其次是套索物流和套索SVM。 这三个基于套索变量选择的模型都具有比逐步选择更好的过滤能力。 同时，组套索逻辑模型可以消除或保留相关的虚拟变量作为一个组，以方便模型解释。 在预测准确性方面，Lasso-SVM在训练集中对默认用户的预测准确性最高，而在测试集中，Group Lasso-logistic对默认用户的分类准确性最高。 无论是在训练集中还是在测试集中，套索逻辑模型对于非默认用户都具有最佳分类精度。 基于套索变量选择的模型还可以更好地筛选出影响个人信用风险的关键因素。

台湾大学林智仁开发的支持向量机工具包,一个很适用的工具,里面有详细的使用说明

支持向量机是机器学习领域的研究热点之一,其理论基础是统计学习理论.该文严谨且通俗地描述了这一理论的概貌,并提出有附加信息的统计学习理论的设想.

matlab精度检验代码 一个典型的单词分类管道包的示例。 图由 项目3：场景识别与单词袋 找到我的执行结果。 简短的 截止日期：11月18日，晚上11:59 部分您必须下载 VL Feat Matlab参考： 所需文件：results / index.md和代码/ 概述 该项目的目的是向您介绍图像识别。 具体来说，我们将从最简单的方法（微小的图像和最近的邻居分类）开始，检查场景识别的任务，然后继续研究类似于最新技术的方法，这些方法包括量化的局部特征和线性支持向量机学习的分类器。 单词袋模型是一种流行的图像分类技术，其灵感来自自然语言处理中使用的模型。 该模型会忽略或轻视单词排列（图像中的空间信息），并根据视觉单词频率的直方图进行分类。 视觉单词“词汇”是通过将大量本地特征集聚在一起而建立的。 有关具有量化特征的类别识别的更多详细信息，请参见Szeliski第14.4.1章。 此外，14.3.2讨论了词汇的创建，而14.1涵盖了分类技术。 对于这个项目，您将实现一个基本的单词袋模型，并且有很多机会获得额外的信誉。 通过在15个场景数据库（在上引入，尽管建立在先前发布的数据集之上）上的训

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迁移学习旨在利用大量已标签源域数据解决相关但不相同的目标域问题. 当与某领域相关的新领域出现时, 若重新标注新领域, 则样本代价昂贵, 丢弃所有旧领域数据又十分浪费. 对此, 基于SVM算法提出一种新颖的迁移学习算法—–TL-SVM, 通过使用目标域少量已标签数据和大量相关领域的旧数据来为目标域构建一个高质量的分类模型, 该方法既继承了基于经验风险最小化最大间隔SVM的优点, 又弥补了传统SVM不能进行知识迁移的缺陷. 实验结果验证了该算法的有效性.