About this Course

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

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

완료하는 데 약 4시간 필요

권장: 10 hours/week...

영어

자막: 영어

배울 내용

  • Importing data into, and manipulating a pandas dataframe

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

  • Optimizing parameters for the radial basis function and classification

  • Building, evaluating, drawing and interpreting a support vector machine

귀하가 습득할 기술

Data ScienceMachine LearningPython ProgrammingSupport Vector Machine (SVM)classification

100% 온라인

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중급 단계

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

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제공자:

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Rhyme

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 2시간 필요

Support Vector Machines in Python, From Start To Finish

완료하는 데 2시간 필요
1 reading
1개의 읽기 자료
Project-based Course Overview 10m
1개 연습문제
Graded Quiz: Test your Project understanding30m

자주 묻는 질문

  • 예. 등록하기 전에 첫 번째 비디오를 미리 보고 강의 계획을 검토할 수 있습니다. 미리 보기에 포함되지 않은 콘텐츠를 이용하려면 강좌를 구매해야 합니다.

  • 세션 시작일 전에 강좌에 등록하면 해당 강좌의 모든 강의 비디오 및 읽기 자료에 접근할 수 있습니다. 수업이 시작되면 과제를 제출할 수 있습니다.

  • 등록 후 세션이 시작되면 읽기 자료 항목 및 강좌 토론 포럼을 포함하여 모든 비디오와 기타 리소스를 이용할 수 있습니다. 연습 평가를 보고 제출하며 필요한 성적 평가 과제를 완료하여 성적을 받고 강좌 수료증을 취득할 수 있습니다.

  • 강좌를 성공적으로 수료하면 전자 강좌 수료증이 성취도 페이지에 추가됩니다. 해당 페이지에서 강좌 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다.

  • 이 강좌는 현재 Coursera에서 수업료를 결제했거나 재정 지원(해당하는 경우)을 받은 학습자만 이용할 수 있는 강좌입니다.

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