Support Vector Machines in Python, From Start to Finish

4.5
71件の評価
提供:
Coursera Project Network
1,622人がすでに登録済みです
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

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

Clock2 hours/week
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

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. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your Internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with (e.g. Python, Jupyter, and Tensorflow) pre-installed. Prerequisites: In order to be successful in this project, you should be familiar with programming in Python and the concepts behind Support Vector Machines, the Radial Basis Function, Regularization, Cross Validation and Confusion Matrices. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

あなたが開発するスキル

Data ScienceMachine LearningPython ProgrammingSupport Vector Machine (SVM)classification

ステップバイステップで学習します

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。

  1. Task 1: Import the modules that will do all the work

  2. Task 2: Import the data

  3. Task 3: Missing Data Part 1: Identifying Missing Data

  4. Task 4: Missing Data Part 2: Dealing With Missing Data

  5. Task 5: Format Data Part 1: Split the Data into Dependent and Independent Variables

  6. Task 6: Format the Data Part 2: One-Hot Encoding

  7. Task 7: Format the Data Part 3: Centering and Scaling

  8. Task 8: Build A Preliminary Support Vector Machine

  9. Task 9: Optimize Parameters with Cross Validation

  10. Task 10: Building, Evaluating, Drawing, and Interpreting the Final Support Vector Machine

ガイド付きプロジェクトの仕組み

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

レビュー

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よくある質問

よくある質問

  • 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、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。