1服务器托管网.请简要介绍下SVM。
SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。
扩展：
支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称为硬间隔支持向量机；当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大化，也学习一个线性的分类器，即线性支持向量机，又称为软间隔支持向量机；当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧及软间隔最大化，学习非线性支持向量机。
支持向量机通俗导论（理解SVM的三服务器托管网层境界）
机器学习之深入理解SVM
2.请简要介绍下Tensorflow的计算图。
Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统，计算图也叫数据流图，可以把计算图看做是一种有向图，Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。
3.请问GBDT和XGBoost的区别是什么？
Gradient Boosting Decision Tree 梯度提升决策树
GBDT优点：
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