文章 "数据科学与机器学习（第 15 部分）：SVM，每个交易员工具箱中的必备工具"

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探索支持向量机 (SVM，Support Vector Machines) 在塑造未来交易中不可或缺的作用。本综合指南探讨了 SVM 如何提升您的交易策略，增强决策能力，并在金融市场中释放新的机会。通过实际应用、分步教程和专家见解深入了解 SVM 的世界。为自己配备必要的工具，帮助您应对现代交易的复杂性。使用 SVM 提升您的交易能力 — 这是每个交易者工具箱中的必备工具。

对偶 SVM 并不是 SVM 的一种独特类型，而是 SVM 优化问题的一种表示。SVM 的对偶形式是对原始优化问题的数学重新表述，它允许更有效的求解方法。它引入拉格朗日乘子来最大化对偶目标函数，这相当于原始问题。解决对偶问题可以确定支持向量，这对于分类至关重要。

这最适合非线性可分的数据

还需要知道的是，我们可以使用硬间隔或软间隔来使用超平面做出 SVM 分类器决策。

作者：Omega J Msigwa