SVM 技能测试:25 个 MCQ 用于测试数据科学家的 SVM(2024 年更新)
一、介绍
你可以把机器学习算法想象成一个装满斧头、剑和刀片的军械库。你有各种各样的工具,但你应该学会在正确的时间使用它们。打个比方,将“线性回归或逻辑回归”视为一把能够有效地切片和切块数据但无法处理高度复杂数据的剑。同样,深度学习神经网络是一把光剑,可以处理任何复杂的数据。相反,“支持向量机”或SVM(一种机器学习算法)就像一把锋利的刀——它适用于较小的数据集,但在它们上,它可以更强大、更强大地构建模型。
目录
关于技能测试
有用的资源
SVM 技能测试问题和答案
结论
关于技能测试
此技能测试专为您设计,用于测试您对 SVM、监督学习模型、其技术和应用的了解。这些数据科学面试问题对于那些希望获得数据科学家工作的人很有用。超过550人报名参加了测试。如果您是错过此技能测试的人之一,这里有问题和解决方案。
您可以在此处访问分数。超过350人参加了技能测试,获得的最高分是25分。
这里有一些资源可以深入了解该主题。
机器学习算法基础(使用 Python 和 R 代码)
从示例(以及代码)了解支持向量机算法
使用 Python 和 R 的支持向量机 (SVM) 免费课程
如果你刚刚开始学习机器学习和数据科学,这里有一门课程可以帮助你学习主数据科学和机器学习模型。在下面的链接中查看详细的课程结构: