应用基于结构风险最小化准则的支持向量机(SVM)进行客户流失预测,以提高机器学习方法的预测能力,并以国内、国外电信公司客户流失预测为实例,与人工神经网络、决策树、贝叶斯分类器等方法进行了对比,发现该方法能获得最好的正确率本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动倒角机采集网络整理，http://www.daojiaoj.com、命中率、情景生成-张家港倒角机电动多功能倒角机价格低全自动倒角机多少钱覆盖率和提升系数,是研究客户流失预测问题的有效方法了一种新的策略[13],即把函数集构造为一个函数子集序列,使各个子集按照VC维的大小排列;在每个子集中寻找最小经验风险,在子集间折衷考虑经验风险和置信风险,取得实际风险的最小,如图1所示.这种思想称作结构风险最小化或有序风险最小化.2·2　支持向量机原理及算法SVM是一种基于结构风险最小化原则的通用机器学习新方法,其核心内容是在1992到1995年间提出的[15],目前仍处在不断发展阶段.72. 多阶段金融资产配置问题中的情景生成问题进行研究,提出改进的情景分层法并设计了适合于多经济指标的二叉树情景生成方法.以我国经济环境为依托,考虑未来的不确定性,对安信基金进行实证研究.并与Kim的情景分层法进行了比较. 情景生成-张家港倒角机电动多功能倒角机价格低全自动倒角机多少钱本文有张家港市泰宇机械有限公司全自动倒角机采集网络整理，http://www.daojiaoj.com