Обсуждение статьи "Машинное обучение и Data Science (Часть 15): SVM — полезный инструмент в арсенале трейдера"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Машинное обучение и Data Science (Часть 15): SVM — полезный инструмент в арсенале трейдера:

В этой статье мы разберем, какую роль метод опорных векторов (Support Vector Machines, SVM) играет в формировании будущего трейдинга. Статью можно рассматривать как подробное руководством, которое рассказывает, как с помощью SVM улучшить торговые стратегии, оптимизировать процесс принятия решений и открыть новые возможности на финансовых рынках. Вы погрузитесь в мир SVM через реальные приложения, пошаговые инструкции и экспертные оценки. Возможно, этот незаменимый инструмент поможет разобраться в сложностях современной торговли. В любом случае SVM станет очень полезным инструментом в арсенале каждого трейдера.

Двойная форма — это не отдельный тип метода опорных векторов, а скорее представление проблемы оптимизации SVM. Двойная форма SVM представляет собой математическую переформулировку исходной задачи оптимизации, которая позволяет использовать более эффективные методы решения. В формулу вводятся множители Лагранжа для максимизации двойной целевой функции, что эквивалентно основной задаче. Решение двойственной задачи приводит к определению опорных векторов, имеющих решающее значение для классификации.

Такой тип лучше всего подходит для данных, которые не являются линейно разделимыми.

Кроме того, можно использовать жесткие или мягкие отступы для принятия решений по классификатору SVM с использованием гиперплоскости.

Автор: Omega J Msigwa