Support Vector Machine Classification in Python

4.1
20 個評分
6 條評論
提供方
Rhyme
在此指導項目中,您將:

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

Clock2 hours
Intermediate中級
Cloud無需下載
Video分屏視頻
Comment Dots英語(English)
Laptop僅限桌面

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.

您要培養的技能

Machine LearningPython ProgrammingSupport Vector Machine (SVM)classificationSupervised Learning

分步進行學習

在與您的工作區一起在分屏中播放的視頻中,您的授課教師將指導您完成每個步驟:

  1. Understand the concept of building a Support Vector Machine classification algorithm with a real-world example

  2. Import and explore the dataset and libraries: numpy, pandas and matplotlib

  3. Split the dataset into training set and testing set

  4. Apply feature scaling to normalize the input features

  5. Fit the SVM classifier to the dataset and making predictions

  6. Visualize training and testing sets results

指導項目工作原理

您的工作空間就是瀏覽器中的雲桌面,無需下載

在分屏視頻中,您的授課教師會為您提供分步指導

常見問題

常見問題

  • 購買指導項目後,您將獲得完成指導項目所需的一切,包括通過Web 瀏覽器訪問云桌面工作空間,工作空間中包含您需要了解的文件和軟件,以及特定領域的專家提供的分步視頻說明。

  • 由於您的工作空間包含適合筆記本電腦或台式計算機使用的雲桌面,因此指導項目不在移動設備上提供。

  • 指導項目講師是特定領域的專家,他們在項目的技能、工具或領域方面經驗豐富,並且熱衷於分享自己的知識以影響全球數百萬的學生。

  • 您可以從指導項目中下載並保留您創建的任何文件。為此,您可以在訪問云桌面時使用‘文件瀏覽器’功能。

  • 指導項目不符合退款條件。 請查看我們完整的退款政策

  • 指導項目不提供助學金。

  • 指導項目不支持旁聽。

  • 您可在頁面頂部點按此指導項目的經驗級別,查看任何知識先決條件。對於指導項目的每個級別,您的講師會逐步為您提供指導。

  • 是,您可以在瀏覽器的雲桌面中獲得完成指導項目所需的一切。

  • 您可以直接在瀏覽器中於分屏環境下完成任務,以此從做中學。在屏幕的左側,您將在工作空間中完成任務。在屏幕的右側,您將看到有講師逐步指導您完成項目。

還有其他問題嗎?請訪問 學生幫助中心