In this lesson we will built this Support Vector Machine for classification using scikit-learn and the Radial Basis Function (RBF) Kernel. Our training data set contains continuous and categorical data from the UCI Machine Learning Repository to predict whether or not a patient has heart disease.
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Support Vector Machines in Python, From Start to Finish
Instructeur : Josh Starmer
5 496 déjà inscrits
Inclus avec
(153 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
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
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Support Vector Machine (SVM)
- Catégorie : classification
Détails à connaître
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Disponible uniquement sur ordinateur
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l'emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
- Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
À propos de ce Projet Guidé
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Import the modules that will do all the work (4 min)
Import the data (3 min)
Missing Data Part 1: Identifying Missing Data (4 min)
Missing Data Part 2: Dealing With Missing Data (5 min)
Format Data Part 1: Split the Data into Dependent and Independent Variables (3 min)
Format the Data Part 2: One-Hot Encoding (11 min)
Format the Data Part 3: Centering and Scaling (2 min)
Build A Preliminary Support Vector Machine (2 min)
Optimize SVM with Cross Validation (2 min)
Building, Evaluating, Drawing, and Interpreting the Final Support Vector Machine (10 min)
Expérience recommandée
Some Python and the concepts behind Support Vector Machines, the Radial Basis Function, Regularization, Cross Validation and Confusion Matrices.
10 images de projet
Instructeur
Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur les compétences
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.
Conseils d’experts
Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
Affichage de 3 sur 153
153 avis
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Foire Aux Questions
En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.
Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les Projets Guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.
Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.