Live: The Supervised Learning Models - SVM

做数据建模,不仅仅是建模这一个动作,全部过程的多个环节都是很关键很重要的!那数据科学家建模的流程到底是什么样子的?需要有哪些数学理论作基础?

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October 20, 2018 - 10:00 am

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October 20, 2018 - 11:00 am

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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

适合人群:
数据分析及科学的初学者、
即将或刚刚转行进入数据领域的求职者、
正在犹豫是否学习数据科学与分析的人士。

你会学到以下知识:
数据科学家应该掌握的数学理论与基础知识、
工业界上数据科学家建模的标准流程!

演讲嘉宾:
Dr.Li:
Postdoctoral Researcher, 从事数据分析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。

关于Data Application Lab:
www.dataapplab.com
更多公开课信息:
https://www.dataapplab.com/event/About Data Application Lab

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11月10号开课商业分析师课程 https://www.dataapplab.com/course/bacn/

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