基于SVM的流量分类算法研究与实现任乙广，纪越峰**（北京邮电大学信息与通信工程学院）5101520253035摘要：网络从来都是以一种不可预料的方式在不断的发展着，互联网成立初期，只是作为科研机构和大学之间信息的共享。但是，互联网却是以一种爆发的形式，很快传播到了全世界。但随着网络的进一步发展，互联网单纯的数据共享与传输已经不能满足人们的需求，随着视频、语音等对网络要求更高的信息的出现，人们对互联网提出了更高...
基于Hadoop的SVM并行化文本分类研究与实现吴泽伦，郑岩**5（北京邮电大学计算机学院，北京100876）摘要：支持向量机（SVM）已成为一种非常流行的分类工具，但支持向量机算法的主要缺点是当它处理的数据集规模很大时需要较大内存和训练时间非常长。为了加快SVM的训练速度，本文提出了一种基于hadoop的并行化SVM训练方法，设计和实现SVM并行化的过10程中最需要考虑的数据集如何划分和如何进行迭代两个问题。并且通过文本分类实验...
SVM分类算法一、数据源说明1、数据源说远和理解：ticeval2000.txt:这个数据集是需要预测（4000个客户记录）的数据集。它和ticdata2000.txt它具有相同的格式，只是没有最后一列的目标记录。我们只希望返回预测目标的列表集，所有数据集都用制表符进行分隔。共有4003（自己加了三条数据），根据要求，用来做预测。tictgts2000.txt：最终的目标评估数据。这是一个实际情况下的目标数据，将与我们预测的结果进行校验。...
基于SVM多分类模型上市公司财务困境预测［摘要］目前的财务困境预测模型大多局限于二分类研究，而公司陷入财务困境往往会经历一个逐步衰败的过程，简单的二分类有时会掩盖某些上市公司财务状况逐渐变差的事实。为了更准确地判断上市公司的财务状况，将其按照盈利能力分为财务健康公司、财务亚健康公司和财务困境公司3类，并运用t-l年和t-2年的面板数据，采用基于平均影响值的变量筛选方法构建了SVM多分类模型。实证...
