Метод опорных векторов (SVM) — мощный инструмент для классификации данных в алгоритмической торговле. Основное отличие от кластеризации — наличие учителя для разделения данных на предопределенные наборы. SVM выделяется за счет способности работать с многомерными данными, определяя гиперплоскости для их разделения. Это делает его эффективным, особенно при малых и дисбалансных наборах данных.
В статье рассмотрены реализация SVM для двумерных данных с помощью полинома Ньютона, а также три подхода к интерполяции гиперплоскости. SVM полезен для фильтрации спама и оценки заемщиков, и, несмотря на сложность, SVM надежен и эффективен в условиях ограниченных данных.
Читать далее...
В статье рассмотрены реализация SVM для двумерных данных с помощью полинома Ньютона, а также три подхода к интерполяции гиперплоскости. SVM полезен для фильтрации спама и оценки заемщиков, и, несмотря на сложность, SVM надежен и эффективен в условиях ограниченных данных.
Читать далее...