Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
In this study, we propose a least squares bilateral-weighted fuzzy support vector machine (LS-BFSVM) method to evaluate the credit risk problem. The method can not only reduce the computational complexity by considering equality constraints instead of inequalities for the classification problem with a formulation in least squares sense, but also increase the training algorithm's generalization ability...
In this study, the authors discuss a least squares version of fuzzy support vector machine (FSVM) classifiers for designing a credit risk assessment system to discriminate good creditors from bad ones. Relative to the classical FSVM, the least squares FSVM (LS-FSVM) can transform a quadratic programming problem into a linear programming problem thus reducing the computational complexity. For illustration,...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.