Suporte Vector Machines for Regression O método Support Vector também pode ser aplicado ao caso de regressão, mantendo todas as principais características que caracterizam o algoritmo de margem máxima: uma função não linear é aprendida por uma máquina de aprendizado linear em um espaço de recurso induzido pelo kernel Enquanto a capacidade do sistema é controlada por um parâmetro que não depende da dimensionalidade do espaço. Cristianini e Shawe-Taylor (2000) Em SVM a idéia básica é mapear os dados x em um espaço F de grande dimensão através de um mapeamento não-linear. E fazer a regressão linear neste espaço (ver Boser et al. (1992) Vapnik (1995)). A simulação mostra que os especialistas em SVMs conseguem uma melhoria significativa no desempenho de generalização em comparação com os modelos de SVMs únicos. Além disso, os especialistas em SVM também convergem mais rapidamente e usam menos vetores de suporte. Cao (2002) GAO, J. B. S. R. GUNN e C. J. HARRIS, Método de campo médio para a regressão de máquina de vetor de suporte Este artigo trata de dois assuntos. Primeiro, mostraremos como o problema de regressão da máquina de vetores de suporte (SVM) pode ser resolvido como a máxima previsão a posteriori na estrutura bayesiana. A segunda parte descreve uma técnica de aproximação que é útil na realização de cálculos para SVMs com base no algoritmo de campo médio que foi originalmente proposto na Física Estatística de sistemas desordenados. Uma vantagem é que ele lida com médias posteriores para o processo gaussiano que não são analiticamente tratáveis. Gao, Gunn e Harris (2002) GUNN, S. Máquinas Vector de Suporte para Classificação e Regressão. ISIS Technical Report, 1998. Citado por 164 HARLAND, Zac, Usando Máquinas de Suporte Vectorial para Comercializar Alumínio no LME. Este artigo descreve e avalia o uso da regressão do vetor de suporte para negociar o contrato de futuros de alumínio de três meses na London Metal Exchange, no período de junho de 1987 a novembro de 1999. A Vector Vector Machine é um método de aprendizagem mecânica para classificação e regressão e é rápida Substituindo redes neurais como a ferramenta de escolha para a predição e reconhecimento de padrões tarefas, principalmente devido à sua capacidade de generalizar bem em dados invisíveis. O algoritmo é baseado em idéias derivadas da teoria da aprendizagem estatística e pode ser compreendido intuitivamente dentro de uma estrutura geométrica. Neste artigo, utilizamos a regressão de vetor de suporte para desenvolver um número de submodelos de negociação que, quando combinados, resultam em um modelo final que exibe retornos acima da média dos dados de amostra, fornecendo assim alguma evidência de que o preço de futuros de alumínio é menos eficiente. Se essas ineficiências continuarão no futuro é desconhecido. Harland HONG, Hun Dug, Changha HWANG, suporte de vetores de máquinas de regressão fuzzy máquina de vetores de suporte (SVM) tem sido muito bem sucedida no reconhecimento de padrões e função estimationproblems. Neste artigo, apresentamos o uso da SVM para modelos de regressão linear e não linear linear e fuzzy multivariada. Usando a idéia básica subjacente SVM para regressões fuzzy multivariada dá eficiência computacional de obter soluções. Hong e Hwang M220LLER, K.-R. Et ai. Usando máquinas de vetores de suporte para séries temporais As máquinas de vetor de suporte de previsão são usadas para previsão de séries temporais e comparadas com redes de função de base radial. Utilizamos duas funções de custo diferentes para Vetores de Suporte: treinamento com (i) perda epsilon insensível e (ii) função de perda robusta de Hubers e discutimos como escolher os parâmetros de regularização nesses modelos. Duas aplicações são consideradas: dados de (a) um sistema Mackey-Glass ruidoso (ruído normal e uniforme) e (b) o Concurso de Série Temporal de Santa Fe (conjunto D). Em ambos os casos, o Support Vector Machines apresenta um excelente desempenho. No caso (b), a abordagem do Vector de Apoio melhora o resultado mais conhecido no benchmark por 29.Muller et al. (2000) PONTIL, Massimiliano, Sayan MUKHERJEE e Federico GIROSI, sobre o modelo de ruído de suporte à regressão de máquinas de vetores Pontil, Mukherjee e Girosi (1998) SMOLA, Alex J. e Bernhard SCH214LKOPF, um tutorial sobre suporte à regressão vetorial Smola e Scholkopf ) Citado pela 309SVM Asset Management A SVM foi criada em 1990 numa premissa direta: queríamos criar um ambiente onde os profissionais talentosos de investimentos tivessem a flexibilidade de administrar os fundos da melhor forma possível. Isso significa prover uma cultura na qual as boas idéias podem florescer e onde o pensamento analítico rigoroso é valorizado. Estilo Somos um especialista, concentrando nossa expertise em ações britânicas, européias e globais. Nossas carteiras são irrestritas, concentradas e de alta convicção. Stock-picking é o nosso negócio. Estrutura Nossa estrutura nos dá a agilidade de comprar as melhores oportunidades e vender quando o potencial foi alcançado. Toda estratégia tem uma capacidade ótima. Abordagem Existe uma diferença considerável entre um negócio de classe mundial e um estoque de classe mundial. Um bom estoque é onde o preço da ação não reconhece o valor verdadeiro. Como stockpickers, nossa análise está focada nos principais fatores que moverão o preço da ação de uma empresa. Localização A visão que obtemos das reuniões da empresa é vital para o nosso processo. Como um importante centro financeiro europeu, Edimburgo nos dá um acesso excepcional aos executivos corporativos visitantes. Gestão de Riscos O sucesso na gestão de carteiras concentradas requer processos rigorosos de gestão de riscos. Em um nível de estoque, a primeira linha de defesa é a qualidade de nossa análise. Além disso, operamos limites mínimos de liquidez e as carteiras são cuidadosamente diversificadas. SVM é magra, adaptável e intelectualmente rigorosa. Acreditamos que nossos clientes colhem os benefícios disso. SELECIONE O TIPO DE USUÁRIO Nosso site foi projetado para fornecer informações facilmente acessíveis e abrangentes para diferentes investidores na SVM. Selecione o tipo de usuário apropriado. Informações Legais e Regulamentares Importantes Você deve ler as informações a seguir antes de prosseguir, pois explica as restrições legais e regulamentares que se aplicam tanto às informações contidas quanto aos produtos de investimento mencionados neste website. Para entrar neste site, o seu navegador deve ter os cookies ativados, você não poderá continuar, caso contrário, os cookies são usados para certificar-se de que você está ciente de informações regulatórias importantes. 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Brexit mais recente: Cronograma atualizado das últimas notícias sobre o Reino Unido deixando o primeiro-ministro da UE Theresa Maio Theresa Maio torna-se Britainrsquos novo primeiro-ministro O ex-Home Secretary e ardente Remainer tornou-se líder do Partido Conservador E primeiro-ministro após seu único oponente restante, Angela Leadsom, deixou cair fora da raça. Ao entrar no número 10, ela disse: Estamos vivendo um momento importante na história do país. Após o referendo, enfrentamos um momento de grande mudança nacional. E eu sei porque wersquore Grã-Bretanha que vamos enfrentar o desafio. À medida que saímos da União Europeia, vamos forjar um papel novo, positivo e positivo para nós mesmos no mundo, e faremos da Grã-Bretanha um país que trabalha não apenas para alguns privilegiados, mas para cada um de nós. Em um referendo histórico, o Reino Unido votou para deixar a UE por uma margem de 52 por cento. Imediatamente após o resultado foi anunciado, o primeiro-ministro David Cameron anunciou sua renúncia. Dizendo: ldquo O país exige nova liderança para levá-lo nesta direção. rdquo Britainrsquos economia nosedived nas horas após o resultado foi anunciado, com a libra caindo para um mínimo de 31 anos. Desde então, recuperou com o FTSE100 agora mais saudável do que antes da votação. Artigos relacionados
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