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import the dataset and perform training/testing set splits
Apply feature scaling for normalization
Build an SVM classifier and make Predictions
Build a Confusion Matrix and Visualize the results
In this 1-hour long guided project-based course, you will learn how to use Python to implement a Support Vector Machine algorithm for classification. This type of algorithm classifies output data and makes predictions. The output of this model is a set of visualized scattered plots separated with a straight line. You will learn the fundamental theory and practical illustrations behind Support Vector Machines and learn to fit, examine, and utilize supervised Classification models using SVM to classify data, using Python. We will walk you step-by-step into Machine Learning supervised problems. With every task in this project, you will expand your knowledge, develop new skills, and broaden your experience in Machine Learning. Particularly, you will build a Support Vector Machine algorithm, and by the end of this project, you will be able to build your own SVM classification model with amazing visualization. In order to be successful in this project, you should just know the basics of Python and classification algorithms.
Machine Learning
Python Programming
Support Vector Machine (SVM)
classification
Supervised Learning
ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。
Understand the concept of building a Support Vector Machine classification algorithm with a real-world example
Import and explore the dataset and libraries: numpy, pandas and matplotlib
Split the dataset into training set and testing set
Apply feature scaling to normalize the input features
Fit the SVM classifier to the dataset and making predictions
Visualize training and testing sets results
ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です
分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします
NKにより
2020年5月5日Nice experience to get acquinted with the algorithm
AMにより
2020年5月2日Straight to the point, take a little bit of time and it is very useful for anyone seeking more knowledge in this domain. Thumbs up to the instructor.
RRにより
2020年6月7日I really enjoyed working with this project. Thank you so much for the valuable teaching.
MAにより
2020年9月11日Good Course. But voice of instructor was not clear enough and he was very slow. Overall, I have learned some new things. Thanks Instructor.
ガイド付きプロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。
ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。
ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。
ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。
ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する。
ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。
ガイド付きプロジェクトでは監査を使用できません。
ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。
はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。
分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
