掌握支持向量机的主要知识点：间隔与支持向量，对偶问题，核函数，软间隔与正则化，支持向量回归，核方法等知识点。
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机器学习之深度学习基础--支持向量机（SVM）视频教学
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机器学习之深度学习基础--支持向量机（SVM）视频教学
支持向量机（SVM）是深度学习的基础。本视频课程主要讲解机器学习之支持向量机的主要知识点。本课程包括：间隔与支持向量，对偶问题，核函数，软间隔与正则化，支持向量回归，核方法等知识点。
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乐川科技有限公司CEO，人工智能培训讲师，专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目，专注于机器学习与计算机视觉领域，长期参与无人驾驶汽车项目，专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪，善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的新算法。
乐川科技有限公司CEO，人工智能培训讲师，专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目，专注于机器学习与计算机视觉领域，长期参与无人驾驶汽车项目，专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪，善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的新算法。
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适用人群
机器学习初学者
课程介绍
支持向量机（SVM）是深度学习的基础。本视频课程主要讲解机器学习之支持向量机的主要知识点。本课程包括：间隔与支持向量，对偶问题，核函数，软间隔与正则化，支持向量回归，核方法等知识点。
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