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！🙋‍

课程内容

1 SVM概述

o   基本概念

o   算法原理

o   优缺点

o   重要参数

o   模型评估指标

2 案例介绍

3 JMP软件学习渠道

4 Q&A

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独乐乐不如众乐乐

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