1.R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM|附代码数据
2.算法篇|23SVM（下）：如何进行乳腺癌检测？
3.分类算法——支持向量机(SVM)入门
4.深度解析SVM原理
5.机器学习算法实践-SVM中的算算法SMO算法
6.通俗易懂SVM—深度学习角度理解算法本质（一）

R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM|附代码数据

       机器学习算法可以帮助找到最佳交易指标值（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

       相对强弱指标（RSI）是法源常见的技术指标，用于识别超卖和超买情况。代码传统上，算算法交易者认为RSI值超过代表超买，法源而低于则代表超卖。代码hadoop源码包但这些观点是算算法否有效？为什么是和？不同趋势市场如何影响RSI信号？

       本文将使用支持向量机（SVM）这种强大的机器学习算法，在考虑市场整体趋势的法源同时，探索实际所需的代码RSI值。

       首先，算算法我们将简要介绍SVM，法源然后根据算法发现的代码模式构建和测试策略。

       支持向量机基于其发现非线性模式的算算法能力，是法源一种流行的机器学习算法。SVM通过找到一条称为“决策边界”或“超平面”的代码线来工作，该线可以根据类别（在我们的情况下为“看涨”或“看跌”）最好地分离数据。SVM的强大功能是可以使用一组称为“核”的数学函数将数据重新排列或映射到多维特征空间，在该空间中数据可以线性分离。

       然后，SVM在较高维度的空间中绘制一条线，以最大化两个类之间的距离。将新的数据点提供给SVM后，它会计算该点落在线的哪一边并进行预测。

       接下来，我们将使用AUD/USD每小时数据将开盘价与期简单移动平均线（SMA）比较，从而在3期RSI中找到模式并定义趋势。

       使用R建立我们的模型，分析它能够找到的模式，然后进行测试以查看这些模式在实际的交易策略中是否成立。

       创建指标并训练SVM：

       我们可以看到算法在三个不同的zuck ftdoa 源码区域预测空头，而在中间的一个区域预测多头。

       现在，我们找到了SVM发现的一组基本规则，让我们测试一下它们对新数据（测试集）的支持程度。

       使用支持向量机（一种功能强大的机器学习算法），我们不仅能够了解RSI的传统知识在什么条件下成立，而且还能够创建可靠的交易策略。

       此过程称为从机器学习算法中得出规则，使您可以结合自己的交易经验来使用机器学习算法。

       点击文末“阅读原文”获取全文完整资料。

算法篇|SVM（下）：如何进行乳腺癌检测？

       在 Python 的 sklearn 工具包中有 SVM 算法，首先需要引用工具包： from sklearn import svm。SVM 可以用于分类和回归。当做分类器时，使用 SVC 或者 LinearSVC。SVC 是用于处理非线性数据的分类器，可以使用线性核函数或高维核函数进行划分。

       创建一个 SVM 分类器的步骤如下：model = svm.SVC(kernel='rbf', C=1.0, gamma='auto')。参数 kernel 用于选择核函数，C 控制目标函数的惩罚系数，gamma 是核函数的系数。

       训练 SVM 分类器时，使用 model.fit(train_X,train_y)，其中 train_X 是特征值矩阵，train_y 是分类标识。预测时，使用 model.predict(test_X)，其中 test_X 是测试集中的样本特征矩阵。

       创建线性 SVM 分类器，源码下视频使用 model=svm.LinearSVC()。LinearSVC 适用于线性分类问题，且效率更高。

       乳腺癌检测实际项目使用 SVM 分类器，数据集来自美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集。数据集包含个字段，特征值有平均值、标准差、最大值。通过清洗数据、筛选特征、进行相关性分析等步骤，选择关键特征进行分类。

       具体步骤包括：加载数据、清洗数据、特征筛选和相关性分析，使用热力图进行可视化。最终选择6个关键特征进行训练和预测，准确率超过%。

       使用 sklearn 提供的 SVM 工具，简化了创建和训练的过程。实践项目中，需要熟练掌握每个流程，提高数据敏感度和数据化思维能力。

       思考题：使用 LinearSVC 和全部特征（除 ID 外）进行乳腺癌分类，评估准确度；分享对 sklearn 中 SVM 使用的体会。

       学习笔记总结了使用 sklearn 实现 SVM 分类的流程，并通过实际项目展示了乳腺癌检测的应用。强烈推荐学习《数据分析实战 讲》课程，patch 源码下载深入掌握数据分析实战技能。

分类算法——支持向量机(SVM)入门

       SVM算法最初应用于二分类问题，目标是找到一个划分超平面，使训练集中的分类间隔最大化。具体步骤如下：

       一、线性可分

       1.1 硬间隔：建立模型时，假设数据线性可分，通过求解目标函数最大化分类间隔，即寻找一个超平面，使得所有正例距离超平面的边界最大，所有负例距离最远。

       1.2 软间隔：允许数据部分错分，引入合页损失函数，通过调整参数C来控制分类错误与间隔大小的平衡。

       二、线性不可分

       处理线性不可分数据，通过特征映射将数据转换到高维空间，使得数据在新空间内线性可分。使用核函数简化计算，常见核函数包括线性核、多项式核、高斯核、拉普拉斯核和Sigmoid核，其中高斯核在实际应用中最为常见。

       线性核函数简单地进行点积运算，多项式核函数增加特征间的交互，高斯核函数则通过径向基函数将计算复杂度降低，拉普拉斯核函数和Sigmoid核函数具有不同性质，用于特定场景。公式源码颜色

       在sklearn库中，SVM的核函数选择、参数调整及模型训练均可通过函数接口实现，以适应不同场景需求。

深度解析SVM原理

       SVM原理的深入解析

       SVM作为强大的机器学习算法，其背后的数学原理使其具有高度的可解释性。以下是SVM原理的关键步骤和数学表达：

       1. 训练集和决策边界

        - SVM通过寻找最大化类别间隔的超平面来分类，用公式表示为[公式]，其中[公式]是分类决策边界，[公式]和[公式]是训练数据的特征向量，对应的类别标签为1或-1。

       2. 线性可分与二次规划

        - 当数据线性可分时，优化目标是找到一个最优的超平面，使得[公式]。若非线性，通过高维映射（核函数）处理，如[公式]，转化为求解二次规划问题。

       3. 优化理论与对偶问题

        - SVM的优化问题通过拉格朗日乘数法转化为对偶问题，最大化[公式]，其中[公式]是核函数。KKT条件确保了原问题和对偶问题之间的关系。

       4. 核方法与SMO算法

        - 通过核函数，我们避免直接处理高维映射，使用核函数[公式]简化优化过程。SMO算法用于求解[公式]，从而找到最优决策边界。

       5. 训练与测试流程

        - 输入训练数据[公式]，通过求解对偶问题最大化[公式]，得到权重[公式]和偏置[公式]。测试时，根据[公式]判断样本类别。

       总的来说，SVM的核心是通过优化理论和核函数技巧，巧妙地将高维非线性问题转化为低维线性问题，使得算法在实际应用中表现出强大性能。

机器学习算法实践-SVM中的SMO算法

       在深入理解SVM基本原理和核函数的基础上，本文将重点讨论序列最小优化(SMO)算法，一种针对SVM对偶问题的高效优化方法。SMO与坐标上升算法类似，但更注重选取少数[公式] 进行优化，以降低求解复杂度。

       首先回顾坐标上升算法，它通过逐次更新多元函数中的单个变量，直至达到局部最优。以二元函数为例，我们开始时给定初始值，通过迭代优化[公式] 和[公式]，直到函数收敛。这个过程在每次迭代中仅优化一个变量，效率高但迭代次数可能较多。

       SMO进一步改进了这一点，选择一对[公式] 进行优化。在SVM对偶问题中，优化目标为[公式]，在满足[公式]和[公式]的约束下。Platt的SMO方法巧妙地将高维度问题分解为多个低维问题，每个只需要处理两个参数，大大减少了计算成本。

       在SMO中，每次优化时需考虑[公式]之间的约束关系，即[公式]。优化过程会转化为一元函数的求极值问题，通过一阶导数为零得到更新[公式]的表达式。然后，我们根据预测值和真实值的误差[公式]，对原始解进行修正，考虑到[公式]的方形约束条件。

       在实际优化中，我们对选取的[公式]进行修正，同时更新阈值[公式]，确保满足KKT条件。Python实现中，一个简化版的SMO算法通过遍历和迭代优化，仅针对部分[公式]进行处理，以便在小数据集上训练SVM，并可视化结果。

       总结来说，本文通过实例展示了从坐标上升算法到SMO算法的深化理解，以及如何通过Python实现优化过程，特别是在处理小规模数据时的SVM优化效果。

通俗易懂SVM—深度学习角度理解算法本质（一）

       本文将深入浅出地探讨SVM算法，从深度学习的角度解析其核心原理。SVM以其高效分类能力及相对较少的训练时间，成为中等数据量场景的理想选择。不同于传统的理解方式，本文将避开复杂的公式推导，直接揭示SVM的本质。

       1. SVM原理与优化

       SVM的目标函数包含L2正则化和经验风险，通过引入核函数，将数据映射到高维空间，增强非线性分类能力。选择合适的核函数，如线性、多项式或高斯，是优化的关键。软间隔和松弛变量的引入允许部分样本误差，提高分类准确性。

       2. 优化方法与问题解决

       SVM问题常通过梯度下降法或二次规划解决。正则化则防止过拟合，通过L1、L2等方式调整权重。损失函数的选择和改进，如Hinge loss，影响模型性能和训练效率。

       3. SVM与深度学习的联系

       SVM与深度学习有紧密联系，如单层神经网络与SVM类似，而SVM的发展为深度学习的发展提供了桥梁。通过核技巧，SVM在深度学习兴起前已广泛应用。

       总结

       本文从深度学习视角，系统梳理了SVM的各个部分，从目标函数到优化策略，再到与深度学习的比较，帮助读者更好地理解SVM算法。通过本文，你将深入了解SVM与线性模型、深度学习之间的关系。

SVM的一个快速求解方法(SMO算法)

       本篇文章将对支持向量机（SVM）求解过程中出现的问题进行深入解析，并探讨了一个高效的求解方法：顺序最小优化（SMO）算法。

       在SVM求解中，内点法被广泛应用。虽然它提供了有效率的求解过程，但是处理大数据集时存储大规模的Hessian矩阵以及求其逆矩阵是其主要瓶颈。SMO算法为解决这一问题提供了另一种路径，通过将原始的优化问题分解为一系列可解析解的小问题，它有效地避免了这些计算负担，大大提高了处理大型数据集的效率。

       首先，SVM的核心是寻找一个最优的超平面，将不同类别（两类）的数据集分离。原始优化问题通过引入拉格朗日乘子及KKT条件转化为更简洁的拉格朗日对偶问题。SMO算法选择性地更新两个拉格朗日乘子，同时保持满足限制条件。通过将目标函数分解，确保目标函数简化为一个单变量二次函数，从而容易找出最优解。

       对于原始优化问题，SMO通过迭代方式逐一调整拉格朗日乘子，这使得算法在每个步骤中只涉及很少的计算量，使得整个求解过程快速且稳定。调整后的拉格朗日乘子通过预测误差及SVM的目标函数直接获得，使得SMO算法能有效地应用于训练过程中。

       在理论部分介绍完毕后，紧接着是实现步骤，以期实践验证算法的可行性和有效性。程序已在GitHub上进行了实现，有兴趣的读者可自行查阅和学习。

       通过理论分析与具体实现，可以发现SMO算法不仅简洁有效，而且适用于实际的大数据集处理，它为支持向量机在复杂应用场景中提供了强有力的支持。实验结果展示，在二维平面上对线性可分点集的划分任务中，SMO算法能高效地找出最优的分离超平面，使得数据集准确地被分为不同类别，验证了算法的实用性与有效性。

       综上所述，顺序最小优化（SMO）算法为支持向量机提供了快速求解方法，其简化了计算过程、提高了解决大规模数据问题的能力，并为实际应用提供了可靠的方法论。通过深入分析与实际验证，SMO算法成为SVM求解过程中的一个重要解决方案。