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如何让5岁小朋友理解 Machine Learning 面试必考的分类神器 SVM
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据, 开办3年来已向全球知名企业输送数百 Data Scientists, 更有不计其数的 Data Analysts 以及 Engineers, Business Analysts。多年的钻研和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。一直被模仿, 从未被超越。已被多加北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布全球, 至今时常还有来自欧洲, 亚太等地的申请者报名。
支持向量机是一个常见的分类器,广泛应用于各类数据分析任务中。在机器学习领域,它是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。SVM是一种广义的线性分类器,通过最优化的方法找到最棒的分类超平面。除了进行线性分类之外,还可以使用Kernel Trick 有效的进行非线性分类。这大大扩展了SVM 的灵活性,复杂性与应用范围。在工业界,SVM模型应用范围极广!不仅是传统类型数据,在文本类、超文本以及图像数据的分类任务中,SVM模型也经常大放异彩!当年名震一时的手写数字识别任务最开始就是借助了SVM 的帮助。本周末,让数据应用学院陪你一起由浅入深地搞明白到底什么是 SVM!
【什么样的人值得付出 1hour 来学习?】
× 在数据分析及科学领域学习的你
× 即将或刚刚转行进入数据领域求职的你
× 在数据领域有一定建树的你
× 想要转行数据领域还没有方向的你
【1hour 极速补课,你能收获什么样的干货?】
× SVM是什么?
× 机器学习在面试中会怎么考?
× 数据科学必修的机器学习统领框架?
× 工业界上数据科学家建模的标准流程?
× 数据科学家应该掌握的数学理论与基础知识?
【 本期导师 |Dr. Li 】
× Postdoctoral Researcher
× 从事 Data Analytics / Data Science 多年
× 拥有丰富 Machine Learning 经验
× 从事 Data Scientist 数据分析之余,热爱游泳与户外运动
2019年1月 “数据科学家求职训练营” 开营啦!https://www.dataapplab.com/course/dscn/
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