Support Vector Machines ed Analisi delle Serie Storiche

Diego Attilio Mancuso

Support Vector Machines ed Analisi delle Serie Storiche

Diego Attilio Mancuso

Risultato della ricerca: Contributo in libro › Contributo a conferenza

Abstract

[Ita:]Lo scopo del presente lavoro è quello di segnalare le potenzialità offerte dalle Support Vector Machines (SVM) nell’analisi delle serie storiche. Nella prima sezione si introduce la metodologia delle SVM partendo dal problema della generalizzazione. Nella seconda sezione si mettono alla prova le capacità di generalizzazione delle SVM attraverso uno studio di simulazione e si confrontano con quelle delle reti neurali. Nella terza sezione si applicano le SVM a una serie storica ben nota in letteratura in modo da facilitare comparazioni con metodi alternativi utilizzati in altri lavori.

Titolo tradotto del contributo	[Autom. eng. transl.] Support Vector Machines and Historical Series Analysis
Lingua originale	Italian
Titolo della pubblicazione ospite	MAF 2006
Pagine	1-4
Numero di pagine	4
Stato di pubblicazione	Pubblicato - 2006
Evento	CONVEGNO MAF 06 - Metodi Matematici e Statistici per le Assicurazioni e la Finanza - FISCIANO (SA) Durata: 11 ott 2006 → 13 ott 2006

Convegno

Convegno	CONVEGNO MAF 06 - Metodi Matematici e Statistici per le Assicurazioni e la Finanza
Città	FISCIANO (SA)
Periodo	11/10/06 → 13/10/06

Keywords

Nonparametric Regression
Support Vector Machines
Time Series

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Cita questo

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TY - GEN

T1 - Support Vector Machines ed Analisi delle Serie Storiche

AU - Mancuso, Diego Attilio

PY - 2006

Y1 - 2006

N2 - [Ita:]Lo scopo del presente lavoro è quello di segnalare le potenzialità offerte dalle Support Vector Machines (SVM) nell’analisi delle serie storiche. Nella prima sezione si introduce la metodologia delle SVM partendo dal problema della generalizzazione. Nella seconda sezione si mettono alla prova le capacità di generalizzazione delle SVM attraverso uno studio di simulazione e si confrontano con quelle delle reti neurali. Nella terza sezione si applicano le SVM a una serie storica ben nota in letteratura in modo da facilitare comparazioni con metodi alternativi utilizzati in altri lavori.

AB - [Ita:]Lo scopo del presente lavoro è quello di segnalare le potenzialità offerte dalle Support Vector Machines (SVM) nell’analisi delle serie storiche. Nella prima sezione si introduce la metodologia delle SVM partendo dal problema della generalizzazione. Nella seconda sezione si mettono alla prova le capacità di generalizzazione delle SVM attraverso uno studio di simulazione e si confrontano con quelle delle reti neurali. Nella terza sezione si applicano le SVM a una serie storica ben nota in letteratura in modo da facilitare comparazioni con metodi alternativi utilizzati in altri lavori.

KW - Nonparametric Regression

KW - Support Vector Machines

KW - Time Series

KW - Nonparametric Regression

KW - Support Vector Machines

KW - Time Series

UR - http://hdl.handle.net/10807/21444

UR - http://www.labeconomia.unisa.it/maf2006/programma.html

M3 - Contributo a conferenza

SP - 1

EP - 4

BT - MAF 2006

T2 - CONVEGNO MAF 06 - Metodi Matematici e Statistici per le Assicurazioni e la Finanza

Y2 - 11 October 2006 through 13 October 2006

ER -

Support Vector Machines ed Analisi delle Serie Storiche

Abstract

Convegno

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