Support Vector Machines

>>> "Support Vector Machines - ein hochaktueller Algorithmus zur Mustererkennung"

In den vergangenen Jahren hat ein Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens rasant an Bedeutung gewonnen: die Technik der Support Vector Machines (SVM)

 

Im Vergleich zu anderen neuronalen Techniken zeichnen sich SVM durch eine geringe Gefahr der Überoptimierung und durch die Konvergenz zu einem eindeutigen globalen Optimum aus (im Gegensatz zu Backpropagation- und ähnlichen Algorithmen, die durch einen eingebauten Zufallsgenerator immer wieder andere Ergebnisse nach einem neuen Training liefern).

 

Außerdem sind SVM theoretisch fundiert, sie sind sehr leicht handhabbar im Gegensatz zu herkömmlichen neuronalen Netzen, es existieren schnelle Lernalgorithmen (ca. 10 - 15 Sekunden) und schließlich zeigen sie überragende experimentelle Ergebnisse, die sich auch in der Praxis als profitabel erwiesen.

>>> Info bei Wikipedia

"Hier stellen wir allen interessierten Anwendern der Software Investox eine vollständige und autarke Lösung zum Einsatz von Support Vector Machines in Handelssystemen auf End-of-Day Basis zur Verfügung!"