143개의 평가
6,037명이 이미 등록했습니다.
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
작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.
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
작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.
분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.
NK 제공
2020년 5월 5일Nice experience to get acquinted with the algorithm
MA 제공
2020년 9월 11일Good Course. But voice of instructor was not clear enough and he was very slow. Overall, I have learned some new things. Thanks Instructor.
AG 제공
2020년 6월 16일I like the way we got involved into practice by setting goals which are a bit challenging yet we want to achieve successfully.
PK 제공
2020년 9월 26일it was a little bit hard to get message, when he did not write the code for visualizing and copied it. My code never get executed even I copied.
안내 프로젝트를 구매하면, 시작에 필요한 파일과 소프트웨어가 포함된 클라우드 데스크톱 작업 영역에 웹 브라우저를 통해 접근할 수 있으며, 주제 전문가의 단계별 동영상 지침 등 프로젝트 완료에 필요한 모든 것이 제공됩니다.
귀하의 작업 영역에는 노트북이나 데스크톱 컴퓨터에 맞게 용량이 지정된 클라우드 데스크톱이 포함되어 있으므로 모바일 기기에서는 안내 프로젝트를 이용할 수 없습니다.
안내 프로젝트 강사는 해당 주제의 전문가로서, 해당 프로젝트 영역이나 도구, 기술에 대한 경험이 풍부하며 전 세계 수백만 명의 학습자와 지식을 적극적으로 공유합니다.
안내 프로젝트에서 생성된 파일은 모두 다운로드하고 보관할 수 있습니다. 클라우드 데스크톱에 접속한 상태에서 '파일 브라우저'를 사용하여 파일을 다운로드할 수 있습니다.
안내 프로젝트는 환불이 불가능합니다. 전체 환불 정책 보기
안내 프로젝트에는 재정 지원이 제공되지 않습니다.
안내 프로젝트의 청강은 할 수 없습니다.
페이지 상단에서 이 안내 프로젝트에 대한 경험 수준을 누르면 우선적으로 알아야 하는 지식을 확인할 수 있습니다. 안내 프로젝트의 단계마다 강사가 차례대로 안내해 드립니다.
네, 브라우저를 통해 이용할 수 있는 클라우드 데스크톱에서 안내 프로젝트 완료에 필요한 모든 것을 이용할 수 있습니다.
브라우저의 분할 화면 환경에서 바로 작업을 완료하여 학습할 수 있습니다. 화면 왼쪽에 있는 작업 영역에서 작업을 완료할 수 있습니다. 화면 오른쪽에서는 강사의 단계별 프로젝트 안내를 볼 수 있습니다.
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.
