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原理：
线性 SVM：在特征空间中寻找最优超平面，最大化类别间隔（如将上涨和下跌样本分开）。
非线性 SVM：通过核函数将低维非线性数据映射到高维空间，转化为线性可分问题（如股价波动的非线性模式）。
选择建议：
先尝试线性核，若效果不佳再换 RBF 核（最常用）。
通过交叉验证调优核函数参数（如 RBF 的 γ 值），避免凭经验设定。
发布于2025-5-21 15:31 武汉
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