![](/images/graphics-bg.png)
Credit Risk Evaluation with a Least Squares Fuzzy Support Vector Machines Classifier
المؤلف
المصدر
Discrete Dynamics in Nature and Society
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-06-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A least squares fuzzy support vector machine (LS-FSVM) model that integrates advantages of fuzzy support vector machine (FSVM) and least squares method is proposed for credit risk evaluation.
In the proposed LS-FSVM model, the purpose of incorporating the concepts of fuzzy sets is to add generalization capability and outlier insensitivity, while the least squares method is adopted to reduce the computational complexity.
For illustrative purposes, a real-world credit risk dataset is used to test the effectiveness and robustness of the proposed LS-FSVM methodology.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yu, Lean. 2014. Credit Risk Evaluation with a Least Squares Fuzzy Support Vector Machines Classifier. Discrete Dynamics in Nature and Society،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-481112
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yu, Lean. Credit Risk Evaluation with a Least Squares Fuzzy Support Vector Machines Classifier. Discrete Dynamics in Nature and Society No. 2014 (2014), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-481112
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yu, Lean. Credit Risk Evaluation with a Least Squares Fuzzy Support Vector Machines Classifier. Discrete Dynamics in Nature and Society. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-481112
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-481112
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)