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Support Vector Machines in Python, From Start to Finish

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Support Vector Machines in Python, From Start to Finish

Josh Starmer

Dozent: Josh Starmer

5.545 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.6

(153 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.6

(153 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen

Was Sie lernen werden

  • Import data into, and manipulating a pandas dataframe

  • Format the data for a support vector machine, including One-Hot Encoding and missing data.

  • Optimize parameters for the radial basis function and classification

  • Build, evaluate, draw and interpret a support vector machine

Kompetenzen, die Sie festigen

  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Support Vector Machine (SVM)
  • Kategorie: classification

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich

Nur als Desktop-Version verfügbar

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Lernen, üben und anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden

  • Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
  • Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
  • Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
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Über dieses begleitete Projekt

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Import the modules that will do all the work (4 min)

  2. Import the data (3 min)

  3. Missing Data Part 1: Identifying Missing Data (4 min)

  4. Missing Data Part 2: Dealing With Missing Data (5 min)

  5. Format Data Part 1: Split the Data into Dependent and Independent Variables (3 min)

  6. Format the Data Part 2: One-Hot Encoding (11 min)

  7. Format the Data Part 3: Centering and Scaling (2 min)

  8. Build A Preliminary Support Vector Machine (2 min)

  9. Optimize SVM with Cross Validation (2 min)

  10. Building, Evaluating, Drawing, and Interpreting the Final Support Vector Machine (10 min)

Empfohlene Erfahrung

Some Python and the concepts behind Support Vector Machines, the Radial Basis Function, Regularization, Cross Validation and Confusion Matrices.

10 Projektbilder

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.5 (5 Bewertungen)
Josh Starmer
Coursera Project Network
2 Kurse12.974 Lernende

von

Was Sie beim Lernen erwartet

  • Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen

    Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.

  • Anleitung durch Experten

    Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.

  • Keine Downloads oder Installation erforderlich

    Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.

  • Nur für Desktop verfügbar

    Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

4.6

153 Bewertungen

  • 5 stars

    75,16 %

  • 4 stars

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  • 3 stars

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  • 2 stars

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RS
5

Geprüft am 6. Aug. 2020

VD
5

Geprüft am 20. Juli 2020

GS
5

Geprüft am 8. Juni 2020

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Häufig gestellte Fragen