原文：数据挖掘领域必须熟悉的十大经典算法其三
面试 | SVM 高频面试题
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支持向量机及其R实现
墨浓云启    阅337    转8
【典型算法】SVM算法
Y_三木    阅334    转2
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 7：支持向量机 SVM
taotao_2016    阅30    转2
25道题检测你对支持向量机算法的掌握程度
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R机器学习：朴素贝叶斯与支持向量机的原理与实现
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支持向量机及其应用
superlee    阅23337    转383
R，不仅仅是一种语言 – 不周山
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什么是支持向量机--目前的研究热点
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支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）
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【A.K.应用平台】- 影像组学之机器学习方法概述
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数据挖掘十大经典算法(3)：SVM支持向量机
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从超平面到SVM（二）
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【原创】支持向量机原理(一) 线性支持向量机
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从硅谷产品经理谈谈：AI产品经理要不要懂技术&算法？
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基于RBF核函数的支持向量机参数选择
zhenxin608    阅710    转3
《R语言数据挖掘》第七章 R的支持向量机：数据预测
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四个小项目完全解读支持向量机 | 文末附代码下载方法
大力的猪    阅60