Support Vector Machine Classification in Python
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.
Навыки, которые вы получите
Будете учиться пошагово
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
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
Как устроены проекты с консультациями
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе SUPPORT VECTOR MACHINE CLASSIFICATION IN PYTHON
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.
I like the way we got involved into practice by setting goals which are a bit challenging yet we want to achieve successfully.
I really enjoyed working with this project. Thank you so much for the valuable teaching.
Nice experience to get acquinted with the algorithm
Часто задаваемые вопросы
Часто задаваемые вопросы
Что я получу, приобретя проект с рекомендациями?
Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.
Доступны ли проекты с консультациями на ПК и мобильных устройствах?
Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.
Какие преподаватели ведут проекты с рекомендациями?
Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.
Можно ли скачать работу из уже завершенного проекта с рекомендациями?
Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.
Какие правила возврата средств?
Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.
Можно ли прослушать проект с рекомендациями и посмотреть видео бесплатно?
Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.
Какие предварительные знания требуются для работы над проектом с рекомендациями?
В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.
Можно ли выполнить этот проект с рекомендациями в веб-браузере, не устанавливая специальное ПО?
Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.
Как организована учеба на проектах с рекомендациями?
Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
