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This complete matlab for neural network

发信人: GzLi (笑梨), 信区: DataMining
标  题: [合集]关于分类的问题一些疑问？希望大家给与建议。
发信站: 南京大学小百合站 (Tue Jan  7 11:00:05 2003)

arltrar (苦行僧) 于Tue Dec 31 11:59:03 2002)
提到：

具体应用为：财务失败与否的预测，希望用数据挖掘中的分类和预测技术解决问题。

财务数据具体情况为：a，主要的财务指标基本上已经确定，有6、7个左右；b,样本数目
约为500左右）。

在以上数据基础上要做出对样本简单的二分类以及多分类大概都有哪些方法比较适合？
各有何优缺点？

多谢！


GzLi (笑梨) 于Tue Dec 31 18:35:27 2002)
提到：

所有的分类方法都可以做，
but SVMs is state of arts methods,
so I would like to introduce it to you.

【 在 arltrar (苦行僧) 的大作中提到: 】
: 具体应用为：财务失败与否的预测，希望用数据挖掘中的分类和预测技术解决问题。
: 财务数据具体情况为：a，主要的财务指标基本上已经确定，有6、7个左右；b,样本数目
: 约为500左右）。
: 在以上数据基础上要做出对样本简单的二分类以及多分类大概都有哪些方法比较适合？
: 各有何优缺点？
: 多谢！


arltrar (苦行僧) 于Wed Jan  1 01:02:38 2003)
提到：

不好意思
，我还是有点疑惑 “ SVMs is state of arts methods”
这句话怎么讲。
就我先现在的认识而言。
财务失败分析常用的方法可能有传统统计方法（比如说多元判别分析、线性或者对数回
归分析等）和神经网络方法，优缺点各有。

而像粗糙集适合的是属性规约问题，不大适合进行样本数目达到500，属性有六、七个的
分类问题，至于svm我正在看，它的大概特性还不是很清楚，希望斑竹指点哦；
另外，如果斑竹和其他大虾们还能介绍一些其它方法比如说遗传算法等在解决此类分类
问题的特性的话，更是不胜感激。
！！！

很不好意思把这个问题带到了新的一年，就算是2003年的第一个问题了吧：）
加上新年快乐的祝福，作为给datamining版和诸位捧场的弟兄姐妹们新年的第一份礼物
。。。

【 在 GzLi (笑梨) 的大作中提到: 】
: 所有的分类方法都可以做，
: but SVMs is state of arts methods,
: so I would like to introduce it to you.
: 【 在 arltrar (苦行僧) 的大作中提到: 】


GzLi (笑梨) 于Wed Jan  1 13:18:16 2003)
提到：

svm是一种流行的算法，
性能在某些方面比神经网络好，特别是训练全局最优，等优点的存在。
遗传算法好像在分类回归等方面应用较少，如果用的话也是对于学习器参数的优化。

【 在 arltrar (苦行僧) 的大作中提到: 】
: 不好意思
: ，我还是有点疑惑 “ SVMs is state of arts methods”
: 这句话怎么讲。
: 就我先现在的认识而言。
: 财务失败分析常用的方法可能有传统统计方法（比如说多元判别分析、线性或者对数回
: 归分析等）和神经网络方法，优缺点各有。
: 而像粗糙集适合的是属性规约问题，不大适合进行样本数目达到500，属性有六、七个的
: 分类问题，至于svm我正在看，它的大概特性还不是很清楚，希望斑竹指点哦；
: 另外，如果斑竹和其他大虾们还能介绍一些其它方法比如说遗传算法等在解决此类分类
: 问题的特性的话，更是不胜感激。
: ！！！
: 很不好意思把这个问题带到了新的一年，就算是2003年的第一个问题了吧：）
: 加上新年快乐的祝福，作为给datamining版和诸位捧场的弟兄姐妹们新年的第一份礼物
: 。。。
: 【 在 GzLi (笑梨) 的大作中提到: 】