这两天在解析cibersoft算法的时候，看到了里面的SVM，有趣的是它并不是针对分类变量的svm，所以我就去搜索了学习资料，本来我是想搜索我自己的：一文掌握SVM用法（基于R语言），但是它并不在检索引擎的优先级。
意外的是发现了狗熊会的：数据科学 | 第10讲：支持向量机，也看到了他们基于R的机器学习算法教程目录：

• 第1讲：数据科学导论
• 第2讲：R语言数据读写
• 第3讲：数据清洗与预处理
• 第4讲：数据可视化
• 第5讲：线性回归
• 第6讲：线性分类
• 第7讲：重抽样
• 第8讲：模型选择与正则化
• 第9讲：决策树与组合学习
  实际上关于机器学习，我们生信技能树和生信菜鸟团一直有3个专栏，比如 生信菜鸟团19周日专栏-鲍志炜的教程目录
• #开新坑#一起来学习机器学习吧~
• 机器学习实战-k-邻近算法
• 机器学习实战-决策树
• 机器学习实战-朴素贝叶斯
• 机器学习实战-逻辑回归
• 机器学习实战-支持向量机（一）
• 机器学习实战-支持向量机·sklearn参数详解
• 机器学习实战-Adaboost
• 机器学习实战-数据预处理
• 机器学习实战-机器学习性能指标
• 机器学习实战-特征选择
• 机器学习实战-分类算法学习目录
  我看到我的教程下面有人留言如果要svm背后数学原理，比较推荐李航的《统计学习》这本书，但是这本书并不在我们的福利范围，很抱歉了。
  不过，我们还是有长期合作的出版社《图灵出版社》，他们会提供书籍作为粉丝礼物！
  不过，活动仅限于生信技能树微信公众号粉丝参与，链接是：https://mp.weixin.qq.com/s/h9CmvT1Hi5TBXLFdd-Z4lQ

  文末友情宣传

  强烈建议你推荐我们生信技能树给身边的博士后以及年轻生物学PI，帮助他们多一点数据认知，让科研更上一个台阶：

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