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[学习分享] 【JMP直播课堂】1小时快速入门支持向量机SVM [推广有奖]

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支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一种监督学习方法,是机器学习中的最常用的算法之一,在各领域的模式识别问题中表现得非常优异,特别是在手写识别数字和人脸识别中有着广泛的应用。

JMP Pro15中新增了JMPer们翘首以盼的支持向量机平台🆒,可以基于X变量空间范围内容的支持向量来预测响应,充实了JMP Pro的建模工具箱。

​为了帮助大家快速入门和掌握SVM的基本应用,解决实际工作中的相关问题,12月18日14:00—15:00🕑,JMP将面向所有JMPer们开展一场全新🆕的SVM线上小课堂。课堂中,老师将介绍支持向量机的基本概念、算法原理、重要参数和模型评估指标,并通过现场案例演示,让大家理解和掌握支持向量机的基础知识,实现在业务中的快速应用。

SVM有何神通广大之处?

支持向量机SVM应用广泛。它可以用于文本和超文本的分类,在归纳和直推方法中都可以显著减少所需要的有类标的样本数。同时,它也可以用于图像分类和图形切割系统。

实验结果显示,在经过三到四轮相关反馈之后,比起传统的查询优化方案,支持向量机能够获取明显更高的搜索准确度。

除此之外,支持向量机被广泛用于生物学中的蛋白质分类,其中高达90%的化合物能被正确分类。在生物科学的尖端研究中,人们还使用它来识别用于模型预测的各种特征,以找出各种基因表现结果的影响因素。本次课程为JMP首次开设的SVM小讲堂,想要入门SVM并想了解如何在工作中快速应用的小伙伴们千万不能错过。点击这里即可快速报名。


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