做arima-garch和svm组合模型，不太理解这个怎么组合
常见的方式是使用集成学习方法，如随机森林、梯度提升树等。这些集成方法通常包含多个基模型，这些基模型可以是线性模型、非线性模型或它们的组合。集成模型将这些基模型的预测结果进行加权平均或投票，从而得到更加准确的预测结果。
另一种方式是使用深度学习模型，如神经网络。神经网络由多个层组成，每个层可以使用线性模型、非线性模型或它们的组合。通过调整不同层的参数，神经网络可以学习到非常复杂的非线性关系，并能够对数据进行准确的预测和分类。
除了集成学习和深度学习，还有一些其他的方法可以组合线性模型和非线性模型，例如支持向量机和核方法。这些方法使用非线性核函数将输入特征映射到高维空间，然后使用线性模型在这个高维空间中进行分类或回归。
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