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一小时学会SVM 支持向量机
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学,人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地,包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists, 更有大量的 Data Analysts,Business Analysts,Machine Learning Engineers,Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大,还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
数据科学中,“支持向量机”(SVM)是一种有监督的机器学习算法,主要被用于分类问题。 总结来说,支持向量机算法的目标,是在一个 N 维空间中,找到一个对数据点进行明确分类的超平面。而SVM classifier可以说是最稳健和最准确的算法之一, 它可以有效地执行非线性分类,将数据映射到高维的特征空间。
2月12日,我们邀请到资深数据科学家,用一个小时带大家了解支持向量机。包括什么是SVM算法、SVM算法的技术和原理、SVM算法有哪些优势、常见应用等等。
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什么是SVM算法
SVM算法的技术和原理
SVM算法有哪些优势
支持向量机的常见应用
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