1. 毕业设计（论文）主要内容：
支持向量机是一类重要的机器学习和预测算法，python语言非常适合用于网络数据的抓取和分析。
本论文要求同学使用python语言，实现使用python语言的网络爬虫对相关网站财经页面的历史数据进行抓取，并使用SVM算法对上证指数的今后走向进行预测。
并推导、理解SVM算法，理解libsvm库的使用与参数调制和设置；最后利用已有的数据验证算法的正确性和局限性，并对上证指数的今后走向进行预测。
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。3、收集相关的原始数据，并进行数据的预处理工作。4、完成毕业设计（论文）阶段性报告，完成任务书和中期情况检查表等任务。5、完成不少于12000字的研究论文。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1-3周：查阅文献，完成开题报告4-6周：总体设计，完成论文综述7-10周：设计算法，功能模块设计11-13周：编码和测试14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。
4. 主要参考文献
1.李航，统计学习方法，清华大学出版社，2012年03月
2.Chih-Jen Lin，Support Vector Machines，Department of Computer Science，National Taiwan University
3.（英）克里斯特安尼等 著，李国正，王猛，曾华军 译，支持向量机导论，电子工业出版社，2004年
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