matlab中snapnow命令,SVM学习笔记（一）

1.SVM用于交易模型的具体算法及模型构建

可见公众号“量化投资与机器学习”发布的文章“量化投资之机器学习应用——基于 SVM

模型的商品期货择时交易策略(提出质疑和讨论)”，文章中对每一步算法都给出了详细的解释，并在后半部分提出了相关问题思考，适合初学者理解和学习。

2.关于SVMcgForClass/SVMcgForRegress中的核函数g和惩罚函数c的理解

在将数据进行归一化处理后，需要进行SVM算法的寻优，寻找最优核函数g和惩罚函数c。在这里会涉及到寻优方法选择的问题，在下面第三点中有详细讨论。c越高，说明越不能容忍出现误差，容易过拟合。c越小，容易欠拟合。c过大或过小，泛化能力都会变差。

“C理解为调节优化方向中两个指标(间隔大小，分类准确度)偏好的权重。soft-margin

SVM针对hard-margin

SVM容易出现的过度拟合问题，适当放宽了margin的大小，容忍一些分类错误(violation)，把这些样本当做噪声处理，本质上是间隔大小和噪声容忍度的一种trade-off，至于具体怎么trade-off，对哪个指标要求更高，那就体现在C这个参数上了。

1.当C趋于无穷大时，这个问题也就是不允许出现分类误差的样本存在，那这就是一个hard-margin

SVM问题(过拟合)

2.当C趋于0时，我们不再关注分类是否正确，只要求间隔越大越好，那么我们将无法得到有意义的解且算法不会收敛。(欠拟合)”

g是选择RBF函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布，g越大，支持向量越少&#x

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